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[发明专利]基于分割网络和对抗网络的三维点云语义分割方法-CN202010230019.0有效
发明人：焦李成;李玲玲;马清华;刘旭;孙启功;刘芳;张格格;冯志玺;郭雨薇;杨淑媛;侯彪 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分割网络和对抗网络的三维点云语义分割方法，实现步骤为：(1)构建分割网络；(2)构建梯度估计模块；(3)构建对抗网络；(4)构建基于分割网和对抗网三维点云语义分割网络；(5)初始化分割网络和对抗网络；(6)生成训练数据集和训练标签集；(7)训练分割网络和对抗网络；(8)对三维点云数据进行分割。本发明通过对抗网络提取高维特征，分割网络进行点云分割，具有测试阶段点云分割时间短、分割结果精度高的优点。
基于分割网络对抗三维语义方法

[发明专利]提升分割网络稳健性的方法、装置以及存储介质-CN202210752843.1在审
发明人：倪东;黄雨灏;杨鑫;黄晓琼;梁嘉敏;曾嘉隽 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了提升分割网络稳健性的方法、装置以及存储介质，通过获取分割网络和分割网络的测试数据集，将测试数据集中的测试图像输入分割网络，得到分割图像；根据测试图像和分割图像确定融合图像，将融合图像输入目标合成网络，得到合成图像；根据测试图像和合成图像对分割网络的网络参数进行迭代更新，直至更新后的分割网络达到优化目标，得到目标分割网络。本发明通过测试图像和分割图像生成对应的合成图像，使分割网络基于测试图像和合成图像准确地认识到自身的分割错误，并自适应地进行网络参数的更新。解决了现有的解决灰度分布漂移的方法难以使分割网络准确认识到分割错误并自适应修正，导致分割网络的稳健性不高的问题。
提升分割网络稳健方法装置以及存储介质

[发明专利]基于深度学习的无监督视频分割方法-CN201711004135.5有效
发明人：宋利;许经纬;解蓉;张文军 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2017-10-24 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的无监督视频分割方法，包括：建立编码解码深度神经网络，编码解码深度神经网络包括：静态图像分割流网络、帧间信息分割流网络以及融合网络；静态图像分割流网络用于对当前视频帧进行前景背景分割处理，帧间信息分割流网络用于对当前视频帧和下一视频帧之间的光流场信息进行运动物体的前景背景分割；将静态图像分割流网络和帧间信息分割流网络输出的分割图像通过融合网络进行融合后，得到视频分割结果。本发明的静态图像分割流网络用于高质量的帧内分割，帧间信息分割流网络用于高质量的光流场信息分割，两路输出通过最后的融合操作得到提升后的分割结果，从而可以根据有效的双路输出和融合操作得到较好的分割结果。
基于深度学习监督视频分割方法

[发明专利]一种高效医学图像分割方法及系统、终端、介质-CN202110617162.X有效
发明人：戴文睿;费文;郭力铭;李成林;邹君妮;熊红凯 -专利权人：上海交通大学烟台信息技术研究院
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供一种高效医学图像分割方法及系统、终端、介质，包括：获取医学图像训练集，训练第一分割网络，用于医学图像预分割，得到分割特征图；优化所述第一分割网络的网络参数和所述分割特征图，获得第二分割网络；基于医学图像训练集迭代更新所述第二分割网络的网络参数至收敛，得到最终医学图像分割网络；将医学图像输入所述最终医学图像分割网络，得到分割结果。本发明由于网络参数和分割特征图均为精度低，计算简单，可以快速给出的医学图像分割结果，适合应用在各类医学设备上辅助诊断。
一种高效医学图像分割方法系统终端介质

[发明专利]一种眼底图片视杯视盘分割方法-CN202010378842.6有效
发明人：董宇涵;雷洁;张凯;高瞻 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院;北京好医生云医院管理技术有限公司
申请日： 2020-05-07 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种眼底图片视杯视盘分割方法，包括：训练阶段：训练定位网络和分割网络，所述分割网络包括生成网络与判别网络，所述定位网络单独训练，所述分割网络训练由所述生成网络与所述判别网络轮流迭代进行训练；预测阶段：通过所述定位网络得到视盘分割图；根据视盘分割图进行感兴趣区域裁剪，感兴趣区域经过对齐变换后通过所述分割网络中的生成网络得到视杯视盘分割结果图和视杯视盘边界分割结果图，将所述分割结果图还原到原来裁剪的位置和尺寸后得到最终结果图。通过生成网络与判别网络迭代共同训练来源不同的数据，能够适应多域并且端到端分割视杯视盘，有效解决数据差异的问题。
一种眼底图片视盘分割方法

[发明专利]一种基于对偶条件相容神经网络的图像分割方法、装置-CN202110554338.1有效
发明人：庄吓海;张可 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于对偶条件相容神经网络的图像分割方法、装置，该方法包括如下步骤：S1：获取与待分割图像结构模态相同的具有部分标签的图像数据作为训练数据；S2、构建主分割网络和对偶分割网络，主分割网络和对偶分割网络的输入包括目标数据以及提供条件先验的部分标注数据，输出为目标数据的分割结果；S3、分别确定主分割网络和对偶分割网络的损失函数；S4、利用训练数据训练主分割网络和对偶分割网络；S5、进行图像分割：将待分割图像作为目标数据，将目标数据及提供条件先验的部分标注数据输入到主分割网络中，输出分割结果。与现有技术相比，本发明能够实现在少量训练数据的情况下实现准确的图像分割。
一种基于对偶条件相容神经网络图像分割方法装置

[发明专利]一种图像分割方法及电子设备-CN202110312650.X在审
发明人：刘林虎;田疆;师忠超 -专利权人：联想（北京）有限公司
申请日： 2021-03-24 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请公开一种图像分割方法及电子设备，包括：将待分割图像输入预设的分割网络；利用所述分割网络对所述待分割图像进行分割处理，以从所述待分割图像中确定目标物图像；所述分割网络通过预设的辅助网络和几何模块训练得到；所述几何模块用于确定非标注样本对应的几何特征图；利用分割网络实现图像分割处理，分割网络通过预设的辅助网络和几何模块进行训练，几何模块用于确定非标注样本对应的几何特征图；所以分割网络能够针对目标物共性的形状和结构进行特征提取，从而对该形状和结构加以有效的利用，提高了分割网络进行图像分割处理的效率和准确性。
一种图像分割方法电子设备

[发明专利]一种跨尺度特征融合的实时语义分割方法和系统-CN202111021027.5有效
发明人：许庭兵;魏振忠;罗启峰 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种跨尺度特征融合的实时语义分割方法和系统。该方法包括：采用训练数据集训练语义分割网络模型，得到训练好的语义分割网络模型；将待分割图像数据集输入至训练好的语义分割网络模型得到语义分割图。本发明通过设置网络架构包含骨干网络和特征融合网络的语义分割网络模型对待分割图像数据集中的待分割图像进行处理，可以在提高分割精度的同时，提高推理速度。
一种尺度特征融合实时语义分割方法系统

[发明专利]基于拓扑感知的点云分割网络构建方法、分割方法及装置-CN202210804033.6在审
发明人：臧彧;刘伟权;郭晗韵;王程 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请的实施例提供了一种基于拓扑感知的点云分割网络构建方法、分割方法及装置。该基于拓扑感知的点云分割网络构建方法包括：构建点云分割网络对应的总损失函数，所述总损失函数为交叉熵损失项和拓扑损失项的加权和；将所述总损失函数添加至待训练点云分割网络中，以构成所述待训练点云分割网络的拓扑损失约束分支；采用训练数据对所述待训练点云分割网络进行训练，并通过所述拓扑损失约束分支对所述待训练点云分割网络的参数进行优化，以得到目标点云分割网络。本申请实施例的技术方案可以提高点云分割网络在拓扑结构上分割的准确性，保证点云分割网络的分割效果。
基于拓扑感知分割网络构建方法装置

[发明专利]一种图像实例分割方法、系统、设备以及存储介质-CN202211515764.5有效
发明人：周镇镇;张潇澜 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像实例分割方法、系统、设备以及存储介质，包括以下步骤：获取已训练的教师网络和控制器网络；利用所述控制器网络搜索多个解码器结构并利用每一个解码器结构和固定的编码器构成多个分割网络架构；利用所述已训练的教师网络和每一个所述分割网络架构同时进行图像实例分割正向推理，并在每次正向推理后使用所述已训练的教师网络的损失函数对每一个所述分割网络架构的损失函数进行指导并修正，以及根据模拟退火算法从多个所述分割网络架构中挑选若干个分割网络架构进行全量训练并从所述若干个分割网络架构中确定最优的分割网络架构；利用所述最优的分割网络架构对待分割的图像进行图像实例分割。
一种图像实例分割方法系统设备以及存储介质

[发明专利]虹膜分割神经网络模型的训练方法、虹膜分割方法及装置-CN202010202969.2有效
发明人：张小亮;请求不公布姓名;王秀贞;戚纪纲;杨占金 -专利权人：北京万里红科技有限公司
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本公开涉及虹膜分割神经网络模型的训练方法、虹膜分割方法及装置。其中，虹膜分割神经网络模型的训练方法包括：获取虹膜识别样本集，虹膜识别样本集包括多个虹膜识别样本，虹膜识别样本包括虹膜识别标签；基于网络自动搜索技术和虹膜识别样本集，训练虹膜识别网络模型；确定虹膜分割神经网络模型，其中，虹膜分割神经网络模型以虹膜识别网络模型作为基础特征网络；获取虹膜分割样本集，虹膜分割样本集包括多个虹膜分割样本，虹膜分割样本包括虹膜分割标签；基于虹膜分割样本集，训练虹膜分割神经网络模型。通过本公开，在保证分割精度的前提下，可以减少对计算资源的消耗。
虹膜分割神经网络模型训练方法装置

[发明专利]一种基于无标注数据的医疗图像分割方法-CN201810331487.X在审
发明人：王好谦;宋磊;王兴政;方璐;戴琼海 -专利权人：深圳市未来媒体技术研究院;清华大学深圳研究生院
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无标注数据的医疗图像分割方法，包括以下步骤：A1：采用有标注数据对分割网络进行训练；A2：将包含无标注数据和有标注数据的训练图像输入到所述分割网络进行分割，并将得到的分割结果输入到评价网络；A3：采用所述评价网络对分割结果进行评价；A4：对所述分割网络和所述评价网络进行对抗式训练；A5：当所述分割网络和所述评价网络达到动态平衡时，根据所述分割网络得到无标注数据的最终分割结果。本发明实现了无标注医疗图像的端到端分割，而不需要提前标注好大量医疗图像再用这些标注好的图像来训练分割网络，方法简单高效。
标注分割网络医疗图像分割结果动态平衡训练图像端到端图像对抗

[发明专利]医学图像分割方法及电子设备-CN202210702058.5有效
发明人：李明;周迪斌;张梦斯;沈丽萍 -专利权人：杭州三坛医疗科技有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及医学影像领域，提供一种医学图像分割方法及电子设备。所述方法包括：获取待分割医学图像；输入待分割医学图像至医学图像分割网络，获得医学图像分割图；其中，医学图像分割网络包括：主编码网络、主解码网络、子编码网络和子解码网络；子编码网络对待分割医学图像进行特征提取得到子网图像提取特征，并融合主网图像提取特征以及子网图像提取特征，得到融合图像特征；子解码网络根据融合图像特征和子网图像提取特征，得到子网图像上采样特征；主解码网络根据主网图像上采样特征和子网图像上采样特征得到医学图像分割图本申请实施例提供的医学图像分割方法可以提升医学图像分割网络输出的医学图像分割图的分割精度。
医学图像分割方法电子设备

[发明专利]基于残差网络和U-Net分割网络的卫星图像分割方法-CN201910494013.1有效
发明人：姬红兵;吴曌;张文博;李林;臧博 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-06-08 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种基于残差网络和U‑Net分割网络的卫星图像分割方法，其步骤为：构建残差网络ResNet34；构建U‑Net分割网络；构建训练样本集；训练残差网络ResNet34；训练U‑Net分割网络；将待分割的卫星图像输入到残差网络ResNet34进行二分类，判断包含船只目标；使用U‑Net分割网络对分类结果中的正样本进行二值分割；对于分类结果中的负样本，直接输出单值掩码图；本发明利用残差网络ResNet34对卫星图像进行二分类，使用U‑Net分割网络仅对分类结果中的正样本进行分割，并在U‑Net分割中嵌入SE‑ResNet模块，提取更加精细的分割掩码，实时性高，分割精度高。
基于网络 net 分割卫星图像方法

[发明专利]分割网络拓扑的方法及装置、存储介质、电子装置-CN201810416491.6在审
发明人：牛小兵 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2018-05-03 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种分割网络拓扑的方法及装置、存储介质、电子装置，其中，该方法包括：接收虚拟网络的拓扑分割请求，其中，拓扑分割请求携带：待分割的指定虚拟网络的标识信息，分割线的类型，和分割线的位置；根据分割线的类型和分割线的位置分割指定虚拟网络的流量工程TE拓扑，其中，指定虚拟网络包括：TE节点、TE链路；根据分割后的TE节点和分割后的TE链路构建新的虚拟网络拓扑。通过本发明，解决了相关技术中不能分割虚拟网络拓扑的技术问题。
分割虚拟网络分割线拓扑虚拟网络拓扑存储介质电子装置网络拓扑标识信息流量工程构建携带

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