申请/专利权人：西安交通大学

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117671270A

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/74;G06N3/084;G06N3/045;G06N3/0499;G06N3/0895

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明类TOKEN引导的端到端弱监督图像语义分割方法及装置，该方法包括：将自然图像输入VIT网络得到辅助CAM图，通过设定阈值的方法得到掩码图像；对掩码图像中不确定点进行裁剪，得到局部不确定图像；得到的多个类TOKEN以及图像级标签进行损失计算，得到对于每个类的类TOKEN；对局部不确定图像，进行类别判定，再进行损失函数计算得到初步CAM图；对初步CAM图进行再次优化，得到最终的伪标签结果。该装置包括依次连接的图像处理模块、图像裁剪模块、第一计算模块、第二计算模块和结果输出模块。本发明利用类别信息实现对不确定区域的激活以及优化，并且采用边缘检测方法实现对分割结果边缘的优化。

主权项：1.类TOKEN引导的端到端弱监督图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：1对输入的自然图像进行缩放，对缩放后的图像通过VIT网络处理得到辅助CAM图以及多个类TOKEN，对辅助CAM图首先进行归一化，再通过设定阈值的方法划分前景-背景，得到掩码图像；2利用掩码图像，对其中的不确定点对应的自然图像进行裁剪操作，得到局部不确定图像；3对得到的多个类TOKEN以及对应的图像级标签进行损失计算，得到对于每个类的类TOKEN；4对得到的每个类的类TOKEN以及局部不确定图像，进行类别判定，再进行损失函数计算并反向传播更新VIT网络，得到初步CAM图；5利用聚类算法得到的边缘图像对初步CAM图进行再次优化，得到最终的伪标签结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安交通大学 类TOKEN引导的端到端弱监督图像语义分割方法及装置

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