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[发明专利]图像语义分割模型训练、分割方法、装置以及存储介质-CN202010502189.X在审
发明人：姚霆;梅涛 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像语义分割模型训练、图像语义分割方法、装置以及存储介质，涉及计算机技术领域，其中方法包括：使用判别器模型对语义分割模型生成的语义分割图像进行判决处理；构建与判别器模型相对应的损失函数，包括：基于目标域图像生成的目标域损失函数；目标域损失函数包括基于图像块的语义一致性生成的第一语义损失函数、基于聚类簇的语义一致性生成的第二语义损失函数和基于图像空间逻辑构造生成的第三语义损失函数中的至少一个本公开的方法、装置以及存储介质，在训练过程中以正则化项的形式对模型在目标域图像上的语义分割模型推理结果进行约束，对图像语义分割模型进行跨域迁移，提高了图像语义分割模型训练的效率和准确性。
图像语义分割模型训练方法装置以及存储介质

[发明专利]图片语义分割方法及装置-CN202111016029.5在审
发明人：乔烽;韩泽熙;陈光;程新景 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供一种基于语义原型对比学习的域自适应图片语义分割方法及装置，该方法包括：从源域获取源图像对应的预测结果及其对应的真实标签，以及从目标域获取目标图像；将源图像和目标图像分别输入语义分割模型，得到预测结果；语义分割模型是利用交叉熵损失函数以及损失函数训练得到的；其中，交叉熵损失函数是基于源图像及其对应的真实标签得到的；损失函数是基于将真实标签、预测结果以及语义分割模型的中间输出量输入至对比学习模型中得到的本发明利用交叉熵损失函数以及损失函数训练得到的语义分割模型对源图像和目标图像进行语义分割，以使语义分割模型将输入图像数据的同类像素聚集、不同类像素分离，提高了语义分割模型的准确性。
图片语义分割方法装置

[发明专利]基于深度卷积神经网络和超像素的图像语义分割方法-CN201611020101.0有效
发明人：闫镔;陈健;曾磊;乔凯;徐一夫;李中国;高飞 -专利权人：中国人民解放军信息工程大学
申请日： 2016-11-18 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络和超像素的图像语义分割方法，克服了现有技术中，现有语义分割方法的精度仍待提高的问题。该发明含有如下步骤：1：在图像分类数据集上训练一个由图像到类别标签的深度卷积网络分类模型；2：在深度卷积神经网络分类模型中加入反卷积层，在图像语义分割数据集上进行微调训练，实现从图像到图像语义分割结果的映射；3：将测试图像输入深度卷积神经网络语义分割模型中，得到各个像素的语义标签，同时将测试图像送入超像素分割算法，得到若干超像素区域；4：把超像素和语义标签进行融合，得到最终改善的语义分割结果。本方法改善现有图像语义分割方法的精度，在图像识别和应用中具有重要意义。
图像语义卷积神经网络语义分割像素测试图像语义标签图像分割结果分割数据分类模型类别标签图像分类图像识别网络分类像素分割像素区域重要意义反卷积数据集分割映射卷积算法微调融合应用

[发明专利]点云语义分割方法及装置、电子设备及存储介质-CN202110736141.X有效
发明人：刘春;曾豆豆;吴杭彬;贾守军;艾克然木·艾克拜尔 -专利权人：同济大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种点云语义分割方法及装置、电子设备及存储介质。点云语义分割方法包括：提取待处理点云的局部几何特征，将局部几何特征输入训练好的语义分割模型，以及输出所述待处理点云的语义分割结果。所述语义分割模型包括下采样层和上采样层，下采样层用于聚合所述待处理点云的三维坐标特征和所述局部几何特征，得到局部聚合特征，以及根据所述局部几何特征确定全局上下文特征；上采样层用于对所述下采样层输出的特征中具有相似语义信息的通道进行增强处理本发明实施例提供的点云语义分割方法能够减小在特征提取阶段造成的损失，增强网络特征表示，减小噪音和遮挡对语义分割的影响，从而提高语义分割的效率和精度。
语义分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于语义分割的实例分割系统和方法-CN201980101244.X在审
发明人：唐剑;尹程翔;伍堃;车正平 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2019-10-11 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于语义分割执行实例分割的系统和方法。该系统和方法能够(1)在给定语义分割的情况下实时处理高清图像；(2)当与广泛使用的语义分割方法(如密集预测单元)结合时，在准确性方面可提供与Mask R‑CNN相当的性能，同时始终优于最先进的实时解决方案；(3)灵活地与任何语义分割模型一起进行实例分割；(4)如果给定的语义分割足够好，则优于Mask R‑CNN；(5)易于扩展到全景分割。
基于语义分割实例系统方法

[发明专利]图像分割方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202010089863.6在审
发明人：陈佃文;曹琼;郝玉峰;黄宇凯;李科 -专利权人：北京海天瑞声科技股份有限公司
申请日： 2020-02-13 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，提供一种图像分割方法、装置、电子设备及计算机存储介质。图像分割方法包括：获取待分割图像；通过目标检测，确定待分割图像中的一个或多个目标图像，并获取目标图像的坐标信息和类别信息；根据坐标信息，提取包含目标图像的图像区域；根据目标图像的类别信息，选择对应类别的单目标语义分割模型将图像区域进行单目标语义分割，得到单目标分割图像；根据单目标分割图像，得到待分割图像的分割图像。通过结合目标检测和语义分割，将目标图像经过提取后进行单目标语义分割，进而完成待分割图像的图像分割，能够有效降低语义分割场景的复杂度，进而提高语义分割的准确度，且模型复杂度和硬件要求低，有利于节约成本。
图像分割方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的语义分割图像数据自动打标签方法-CN202211402966.9在审
发明人：汪璠;邓胜利;夏苏迪;朱伟杰;钱倩文;许家辉;贾哲宇;段文豪;姚苏梅 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的语义分割图像数据自动打标签方法。采用多尺度语义分割标签文件生成网络生成大量的语义分割标签文件和每个标签文件的质量得分，然后通过得分筛选出高质量的语义分割标签文件，最后使用标签文件轻量化算法使得数据集更轻，实现语义分割图像数据自动打标签本发明通过将深度学习与多边形逼近算法融合，可以有效地生成大量高精度的语义分割图像数据。
一种基于深度学习语义分割图像数据自动标签方法

[发明专利]一种基于语义分割的磨粒图像分类方法及装置-CN202110428069.4有效
发明人：张桃红;范素丽 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义分割的磨粒图像分类方法及装置，该方法包括：利用链式通道注意力网络提取待分类的磨粒图像的图像特征；利用基于类注意力的语义分割网络对提取到的图像特征进行语义分割；基于语义分割网络输出的语义分割结果本发明利用语义分割标签引导模型关注目标区域，更加有益于分类图像中的小目标。
一种基于语义分割图像分类方法装置

[发明专利]一种基于LiDAR和图像融合的街道场景语义分割方法-CN202210436081.4在审
发明人：陶文兵;赵蔺;刘李漫 -专利权人：武汉图科智能科技有限公司
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于LiDAR（激光雷达）和图像融合的街道场景语义分割方法，包括：输入LiDAR点云和图像并进行预处理；将点云投影到图像中后，对图像进行上下文信息的融合得到融合信息；使用点云语义分割网络提取融合信息中的粗粒度特征；使用图像语义分割网络提取图像高维语义特征，计算偏移量得到对齐后的图像语义特征；将图像语义特征和粗粒度特征融合后得到融合语义特征，使用点云语义分割网络提取融合语义特征的细粒度的语义特征，得到语义分割结果；采用一种简单且有效的前融合策略来融合图像上下文信息和LiDAR点云信息这两种不同模态的信息，以此来生成语义类别特征；有效的增强所提取点云的特征的判别力，提升模型对场景分割的准确率。
一种基于 lidar 图像融合街道场景语义分割方法

[发明专利]一种基于语义分割网络对造影图像进行分割的方法和装置-CN202111032822.4在审
发明人：吴泽剑;曹君 -专利权人：乐普（北京）医疗器械股份有限公司
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种基于语义分割网络对造影图像进行分割的方法和装置，所述方法包括：获取第一造影图像和第二造影图像；对预设的分割模式进行识别；若分割模式为第一模式，则使用单帧语义分割网络分别对第一造影图像和第二造影图像进行语义分割处理；若分割模式为第二模式，则使用双帧语义分割网络对第一造影图像和第二造影图像进行语义分割处理。
一种基于语义分割网络造影图像进行方法装置

[发明专利]一种图像语义分割方法、装置、设备和存储介质-CN202111464374.5在审
发明人：徐鑫 -专利权人：京东鲲鹏(江苏)科技有限公司
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像语义分割方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取目标深度图像和目标深度图像对应的目标彩色图像；对目标深度图像进行点云转换，获得三维点云数据，三维点云数据包括：由目标深度图像产生的各个可见点和被可见点遮挡的各个遮挡点；将目标彩色图像投影至三维点云空间中，确定每个可见点对应的语义特征信息；将三维点云数据和各个可见点对应的语义特征信息输入至预设语义分割网络模型中进行场景补全和语义分割，确定每个可见点对应的语义标签和每个遮挡点对应的语义标签；根据预设语义分割网络模型的输出，获得目标深度图像对应的语义分割结果，从而可以提高语义分割准确性和分割效率。
一种图像语义分割方法装置设备存储介质

[发明专利]一种航空摄影测量数据的处理方法-CN202210029892.2有效
发明人：范建峰;高伟;阚晓云;王伟立;熊小龙;曾雄;杨建锋 -专利权人：湖北晓雲科技有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：方法包括：将第二训练数据集输入到训练好的第一语义分割网络中，得到第二训练数据集中对应的各非完全语义分割图像；对各非完全语义分割图像中的各语义类别进行轮廓提取，进而得到各最优轮廓的轮廓特征描述向量；将各轮廓特征描述向量输入到训练好的分类网络中，得到对应的分类类别，进而得到对应的预测语义区域轮廓；利用各预测语义区域轮廓对第二训练数据集的标签进行标注；利用所述标签数据对第二语义分割网络进行训练，得到训练好的第二语义分割网络，进而对目标航空摄影测量数据进行语义分割本发明克服了语义分割网络准确率下降的问题。
一种航空摄影测量数据处理方法

[发明专利]一种融合边缘检测的遥感影像语义分割方法及装置-CN201910655764.7在审
发明人：王艳杰;杨泽宇;冷伟 -专利权人：武汉珈和科技有限公司
申请日： 2019-07-19 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提出一种融合边缘检测的遥感影像语义分割方法及装置，所述方法包括：根据高分辨率遥感影像制作训练样本；分别训练HED边缘检测模型和图像语义分割模型；使用训练好的HED边缘检测模型对待分割遥感影像进行边缘检测，生成边缘概率图，对所述边缘概率图进行后处理；使用训练好的图像语义分割模型对所述待分割遥感影像进行影像分割；将所述边缘检测后处理的结果与所述影像分割后的图像基于地理位置进行叠加，得到待分割遥感影像的语义分割矢量结果本发明结合了边缘检测模型，分割对象的边缘更加精确，减少了对语义分割模型的精度依赖，大幅降低大型图像语义分割模型的复杂度，且模型具有可拓展性。
边缘检测遥感影像语义分割分割后处理边缘概率分割模型图像语义影像分割高分辨率遥感影像大型图像矢量结果训练样本复杂度拓展性叠加地理位置图像融合制作

[发明专利]一种基于半监督条件生成式对抗网络的眼底图视盘和视杯分割方法-CN201811333832.X有效
发明人：刘少鹏;贾西平;关立南;林智勇;廖秀秀;梁杰鹏;洪佳明;严继利 -专利权人：广东技术师范学院
申请日： 2018-11-09 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督条件生成式对抗网络的眼底图视盘和视杯分割方法，包括以下步骤：组建网络框架，所述网络框架包括视盘语义分割和视杯语义分割两个阶段；所述两个阶段均包括语义分割网络、生成器和判别器；语义分割网络利用有标注与无标注的眼底图生成(视盘或视杯)分割图；生成器将真实的(视盘或视杯)分割图作为输入来生成眼底图；判别器鉴别眼底图及其(视盘或视杯)分割图的数据配对是真实的还是伪造的，引导生成器和语义分割网络学习眼底图及其分割图的联合分布，最后将两个语义分割阶段的结果进行合并，得到眼底图的视盘和视杯分割图。
一种基于监督条件生成对抗网络眼底视盘分割方法

[发明专利]对比一致性学习的遥感图像语义分割模型训练方法及装置-CN202111356783.3在审
发明人：吕亮;管春雨;黄宁波;王恩民;任鑫;朱俊杰;祝金涛;吴昊;武青;刁新忠;张宇;卢泽华;曾谁飞;王华;童彤;赵鹏程;杜静宇;王有超;潘赫男;李冬 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能盐城大丰新能源发电有限责任公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司;华能国际电力江苏能源开发有限公司清洁能源分公司
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种对比一致性学习的遥感图像语义分割模型训练方法及装置，涉及遥感图像分割技术领域。具体实现方案为：构建包含学生网络和教师网络的遥感图像语义分割网络，所述遥感图像语义分割网络为UNet语义分割网络；根据遥感图像数据集对所述遥感图像语义分割网络进行训练；将实时拍摄的遥感图像输入训练完成的遥感图像语义分割网络，并输出所述遥感图像的语义分割结果。本申请实施例通过学生网络和教师网络进行训练，以对遥感图像进行语义分割，获取各像素的类别。
对比一致性学习遥感图像语义分割模型训练方法装置