申请/专利权人：同济大学

申请日：2023-12-14

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117788814A

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V20/70;G06V10/80;G06V10/44;G06V10/52;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/048

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明涉及参考图像分割技术领域，尤其是涉及一种基于渐进视觉特征的参考图像分割方法、装置及存储介质。该方法根据给定图像和相应的文本描述，分割出图像中文本描述所指代的相应对象。具体地，首先分别提取输入图像的多尺度视觉特征和文本特征；随后利用多基数学习，分别融合同尺度的视觉特征和文本特征，获取多尺度文本‑视觉交互特征，详细全面地感知参考实体的细节特征；最后，利用多尺度上下文聚合金字塔，获取每个尺度的上下文增强视觉特征，并融合多尺度的上下文增强视觉特征，得到输入图像的分割掩码。与现有技术相比，本发明具有语义感知全面准确、信息融合可靠和资源消耗轻量等优点。

主权项：1.一种基于渐进视觉特征的参考图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：多尺度特征提取步骤，获取输入图像，并提取多尺度视觉特征，同时获取所述输入图像的文本描述，并提取多尺度文本特征；多尺度文本-视觉交互特征获取步骤，利用多基数学习，分别融合同尺度的视觉特征和文本特征，获取多尺度文本-视觉交互特征；分割掩码获取步骤，利用多尺度上下文聚合金字塔，分别对任意尺度的文本-视觉交互特征聚合相应的其他所有尺度的空间上下文信息，获取各尺度的上下文增强视觉特征，并融合多尺度的上下文增强视觉特征，得到所述输入图像的分割掩码。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 同济大学 基于渐进视觉特征的参考图像分割方法、装置及存储介质

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