基于迭代挖掘物体共同特征的弱监督图像语义分割方法

摘要

本发明提出一种基于迭代挖掘物体共同特征的弱监督图像语义分割方法，属于模式识别技术领域。该方法在训练阶段，获取训练数据集，构建并训练多标签分类网络，获取每张训练图像对应的物体初始种子区域；然后，获取每张训练图像的超像素区域及区域标签用于训练区域分类网络，得到更新后的超像素区域的区域标签用于训练语义分割网络；经过迭代，当语义分割网络性能收敛，得到训练完毕的语义分割网络；使用阶段，将彩色图像输入训练完毕的语义分割网络，网络输出该图像的语义分割结果。本发明可在只有图像类别标签的情况下，实现可靠的像素级别的语义分割，降低数据标注的时间和人力成本，具有广泛的应用前景。