[发明专利]一种结合自监督和全局信息增强的实例分割方法及系统在审
| 申请号： | 202210582668.6 | 申请日： | 2022-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN115019039A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 高榕;沈加伟;邵雄凯 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 武汉华强专利代理事务所(普通合伙) 42237 | 代理人： | 王冬冬 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合自监督和全局信息增强的实例分割方法及系统，其中的构建方法首先通过基于ResNet网络和FPN模块的特征提取网络来得到特征金字塔以及进行特征图融合；然后采用基于Fastformer的全局信息增强网络来对特征图进行像素之间的交互关系进行建模，提取全局信息；接着通过预测网络进行实例分割，其中，类别预测网络用于对感兴趣的实例进行多标签分类，掩码预测网络用于对实例所在区域进行像素值分类，生成实例掩码；此外还加入了一个自监督学习网络，用于对图中实例之间进行对比学习，加强模型对图片的理解能力以增强泛化性。本发明的方法能够解决对遮挡以及不完整物体检测性能不高的问题，同时加强模型的泛化能力，提高在噪声较多的场景中的分割性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 监督 全局 信息 增强 实例 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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