一种半监督的跨领域自适应的图像分割方法

摘要

本发明涉及的是一种半监督的跨领域自适应的图像分割方法，属于图像识别技术领域。本发明对来自不同数据域的图像使用共享的卷积层的方式学习数据域间共有的特征信息，并使用独立的批归一化层处理不同数据域的分布差异，从而让一个模型可以在克服数据域差异的情况下实现跨域的知识迁移。针对目标域数据缺乏标注的情况，本发明的半监督域适应方法使用一个辅助网络，通过辅助网络与主网络针对同一个样本产生的不同噪声图像的预测之间的一致性，充分利用未标注数据进行学习，并进一步利用对比学习策略提高域不变特征的学习。本发明提出的方法可以解决图像分割模型在处理不同中心的数据时遇到的性能不稳定问题，并且在新的中心的数据中仅需少量的标注就可以让模型取得鲁棒的性能。在实际基于深度神经网络的图像分割场景中，可有效提高模型的稳定性和泛化能力。