[发明专利]一种基于深度无监督学习的图像阴影检测方法有效
| 申请号： | 202110874144.X | 申请日： | 2021-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN113436115B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 张强;李军;李广和;金国强;王林;张振伟 | 申请（专利权）人： | 西安热工研究院有限公司;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/00;G06V10/764;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/048;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 闵岳峰 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度无监督学习的图像阴影检测方法，包括：(1)使用多种不同的传统无监督阴影检测模型对无标签的训练样本集进行预测，生成相应的预测阴影图：(2)构建初始伪标签生成模块，利用多个预测阴影图生成初始伪标签；(3)构建课程学习模块，利用多个阴影图设计由简单到复杂的学习课程；(4)构建伪标签更新模块，利用伪标签阴影强度作为评估标准，来评估已训练模型的预测阴影图和初始伪标签阴影图的可靠性，进而将可靠性高的阴影图作为新的伪标签；(5)构建基于轻量级网络结构的阴影检测模型；(6)利用课程学习和伪标签更新模块对网络模型进行多阶段训练，获得最后一阶段的网络模型参数；(7)预测图像的阴影结果图。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 监督 学习 图像 阴影 检测 方法 | ||
【主权项】：
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