[发明专利]选择性像素亲和学习的弱监督语义图像分割方法有效
| 申请号： | 202110395752.2 | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN113096138B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 张向荣;赵紫晨;焦李成;陈璞花;古晶;唐旭;冯婕 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/764;G06V10/774;G06N3/0464;G06V10/82;G06N3/0895;G06N3/084 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 田文英;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出一种选择性像素亲和学习的弱监督语义图像分割方法，旨在通过对像素点间相关关系有选择地学习，更加准确预测对象边界以及区域连通处的像素点相关关系，改善对象边界与区域内部的分割效果。实现步骤为：首先，生成类别激活图，生成联合置信度图，生成权值图，在权值图与联合置信度图的共同监督下有选择地训练AffinityNet神经网络，学习并预测像素间亲和性，生成基础训练集中每张图像的伪掩码，最后，训练用于生成掩码的网络，对待分割图像的弱监督语义进行分割。本发明能够改善图像中对象边界与区域连通处的分割结果，提升分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 选择性 像素 亲和 学习 监督 语义 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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