[发明专利]基于像素特征学习的无监督图像分割方法、装置及设备在审
| 申请号： | 202210267325.0 | 申请日： | 2022-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN114627139A | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 王博;原春锋;王士昂;胡卫明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06V10/40 |
| 代理公司： | 北京墨丘知识产权代理事务所(普通合伙) 11878 | 代理人： | 唐忠仙;谷轶楠 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于像素特征学习的无监督图像分割方法、装置及设备，其中，所述方法包括：获取预处理后的待分割图像，作为第一图像；提取所述第一图像中的超像素，得到所述第一图像的超像素集合；根据所述超像素集合，得到第一损失函数；预测所述第一图像的离散表示，最大化所述第一图像与所述离散表示之间的互信息，得到第二损失函数；根据所述第一损失函数和第二损失函数对所述第一图像进行分割，得到分割结果。通过上述方式，本发明可以有效发现图像中的潜在对象类别，输出的分割块能够精准匹配对象轮廓，同时能够完整地覆盖对象区域，进而大幅度降低下游高级视觉算法的训练难度和计算复杂性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 像素 特征 学习 监督 图像 分割 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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