[发明专利]一种面向大规模数据的无监督语义分割方法及系统有效
| 申请号： | 202110600887.8 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113223037B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 程明明;高尚华;李钟毓 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06T7/136 | 分类号： | G06T7/136;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 祖之强 |
| 地址： | 300071 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种面向大规模数据的无监督语义分割方法及系统，获取待分割的多张图像；将获取的图像输入到分割网络模型中，得到语义分割结果；其中，分割网络模型采用无监督方式训练，训练过程为：对获取的训练图像进行基于像素注意力机制的表征学习，得到图像表征结果；根据得到的图像表征结果进行聚类，得到多个伪标签；根据得到的伪标签进行分割网络模型的训练；本公开通过像素注意力机制和像素对齐机制，使用基于无监督方法生成的前景显著性信息监督像素注意力机制的学习，提高了语义分割的效率和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 大规模 数据 监督 语义 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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