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申请/专利权人：上海科技大学
申请日：2021-12-23
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN114332116B
主分类号：G06T7/11
分类号：G06T7/11;G06T7/143;G06T7/194;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.17#授权;2022.04.29#实质审查的生效;2022.04.12#公开
摘要：本发明提供了一种用于交互式分割的意图感知特征传播网络实现方法，给定要分割的图像，用户提供一个点后意图感知特征传播网络分割图像中的物体，之后用户根据分割的物体提供一个修正点，意图感知特征传播网络根据修正点继续完善分割结果，该过程反复运行，直到用户满意意图感知特征传播网络的分割结果。本发明提出了一种新颖的意图感知特征传播策略，该策略执行明确的用户意图估计并学习有效的点击增强特征表示以进行前景分割。本发明提供的方法在所有流行的基准测试中都超越了之前最先进的方法，证明了其有效性。
主权项：1.一种用于交互式分割的意图感知特征传播网络实现方法，给定要分割的图像，用户提供一个点后意图感知特征传播网络分割图像中的物体，之后用户根据分割的物体提供一个修正点，意图感知特征传播网络根据修正点继续完善分割结果，该过程反复运行，直到用户满意意图感知特征传播网络的分割结果，其特征在于，所述意图感知特征传播网络实现方法包括以下步骤：步骤1：在意图感知特征传播网络中，第t步分割时，将意图感知特征传播网络第t-1步分割得到的前景概率图Pt-1、第t步的用户点击Ut以及图像I输入全局视图网络，全局视图网络更新图像级别的前景估计，全局视图网络将第t-1步意图感知特征传播网络输出的前景图Pt-1与第t步的用户点击Ut融合，并在图像级别更新前景估计为图像I生成更新的前景概率图则有： 式中，和θg分别表示全局视图网络及其参数；FencUt表示用户点击Ut的编码函数，通过编码函数为正点击和负点击生成点击编码图；步骤2：利用更新后的前景概率图放大用户感兴趣的区域，则有： 式中，表示放大后的输入图像，表示放大后的前景概率图，表示放大后的用户点击；步骤3：局部视图网络在放大级别执行前景分割，并将其映射回完整图像视图，这个过程写成下式： 式中，和θl分别表示局部视图网络和其参数，Pt为第t步分割时得到的前景概率图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海科技大学 用于交互式分割的意图感知特征传播网络实现方法
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