电子信息技术

本发明公开了一种基于区域和深度残差网络的图像语义分割方法。基于区域的语义分割方法使用多尺度提取相互重叠的区域，可识别多种尺度的目标并得到精细的物体分割边界。基于全卷积网络的方法使用卷积神经网络自主学习特征，可以针对逐像素分类任务进行端到端训练，但是这种方法通常会产生粗糙的分割边界。本发明将两种方法的优点结合起来：首先使用区域生成网络在图像中生成候选区域，然后将图像通过带扩张卷积的深度残差网络进行特征提取得到特征图，结合候选区域以及特征图得到区域的特征，并将其映射到区域中每个像素上；最后使用全局平均池化层进行逐像素分类。本发明还使用了多模型融合的方法，在相同的网络模型中设置不同的输入进行训练得到多个模型，然后在分类层进行特征融合，得到最终的分割结果。在SIFT FLOW和PASCAL Context数据集上的实验结果表明本发明算法具有较高的平均准确率。

基于区域和深度残差网络（ Regional and Depth Residual Network, RDRN）的图像语义分割方法是一种有效的图像分割方法，该方法具有广泛的应用前景。

首先，在自动驾驶领域，图像语义分割技术可以用于识别道路、行人和其他障碍物等，从而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。

其次，在医疗领域，图像语义分割技术可以用于医学图像的分割，例如识别肿瘤、器官等，从而为医生提供更加准确的诊断和治疗方案。

此外，在安防领域，图像语义分割技术可以用于视频分析，例如识别人员、车辆等，从而提高安防系统的安全性和可靠性。

最后，在娱乐领域，图像语义分割技术可以用于虚拟现实、增强现实等应用，从而为用户带来更加真实和丰富的体验。

有益效果：

本发明公开了一种结合区域和深度残差网络的语义分割方法，结合了基于区域和深度残差网络两种分割方法的优点，解决了一般语义分割方法容易出现粗糙分割边界的缺点，并且使得整个框架都能进行端到端训练。在SIFT FLOW和PASCAL Context数据集上的实验结果表明本发明具有较好的分割效果。