[发明专利]一种基于对抗自集成网络的跨域语义分割方法有效
| 申请号： | 202010079142.7 | 申请日： | 2020-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN111275713B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 杜博;徐永浩;张良培 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对抗自集成网络的跨域语义分割方法，该方法首次将对抗训练技术引入到自集成网络模型，通过精心设计的损失函数，同时消除视觉外观领域差异与标签分布领域差异。一方面，对抗训练中的相关损失函数使得自集成模型更好地针对领域差异进行学习；另一方面，自集成模型也提升了对抗训练的稳定性。此外，本发明提出了一种任务辅助的风格迁移网络。该网络可以在保持源域图像语义信息的同时，实现源域到目标域风格的逼真转换。转换后的图像可进一步辅助对抗自集成网络的训练，帮助消除视觉外观领域差异。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 集成 网络 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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