一种基于最大化预测和标签间相关性损失函数的语义分割方法

摘要

本发明公开了一种基于最大化预测和标签间相关性损失函数的语义分割方法，包括：(1)将真实场景图片输入分割模型，获得预测图片；(2)用一个高斯核函数在预测图片和标签图片上进行滑动卷积，获得局部统计特征；(3)根据得到的局部统计特征，计算预测图片和标签图片中对应区域间的线性相关性强弱；(4)将线性相关性强弱的指标作为权重，调整图片中像素点的交叉熵损失的值并进行困难样本挖掘；(5)根据获得的损失值更新分割模型中的权重参数；(6)重复上述步骤直到训练结束，并进行语义分割的应用。利用本发明，可以使得分割模型在训练过程中，更多的关注那些导致预测和标签间低相关性的点，从而提升分割模型的图像分割效果。