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一种基于涂鸦的弱监督语义分割方法与系统

摘要

本发明提出一种基于涂鸦的弱监督语义分割方法与系统,包括:获取多张训练图片,训练图片均对应有涂鸦标记和边缘图;选取训练图片作为当前图片,将当前图片输入至语义分割网络,得到当前图片的高层语义特征;将高层语义特征输入至预测修正网络,得到当前图片的分割结果图,并根据当前图片的涂鸦标记,得到当前图片中涂鸦标记区域的交叉熵损失;将高层语义特征输入至边界回归网络,得到当前图片中目标的边界图,并根据当前图片的边缘图,得到边界图中边界区域的均值方差损失;构建总损失函数,并判断总损失函数是否收敛,若是,则将当前预测修正网络作为语义分割模型;将待语义分割的图片输入至语义分割模型,得到待语义分割的图片的分割结果图。

著录项

  • 公开/公告号CN110443818B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院计算技术研究所;

    申请/专利号CN201910588880.1

  • 发明设计人 唐胜;王斌;张勇东;

    申请日2019-07-02

  • 分类号G06T7/12(20170101);

  • 代理机构11006 北京律诚同业知识产权代理有限公司;

  • 代理人祁建国;梁挥

  • 地址 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号

  • 入库时间 2022-08-23 12:26:22

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