一种基于空间金字塔掩盖池化的弱监督图像语义分割方法

摘要

本发明公开了一种基于空间金字塔掩盖池化的弱监督图像语义分割方法，包括以下步骤：选定一个卷积神经网络H，通过卷积神经网络H处理输入图像X，得到分类特征图；根据分类特征图建立空间金字塔池化模块，然后进行空间金字塔掩盖，得到输出特征图；根据输出特征图计算类别激活向量和类别概率向量，然后建立竞争性空间金字塔掩盖池化损失函数；根据竞争性空间金字塔掩盖池化损失函数训练卷积神经网络H并提取分割特征图。本发明实现了局部特征更丰富、区域特征挖掘更完善和目标大小与姿态更鲁棒的弱监督图像语义分割模型，提高了局部语义信息的提取能力，加强了弱监督语义分割中局部目标或者部位的识别能力。