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申请/专利权人：宝鸡文理学院
摘要：本发明公开了一种基于深度K中值的图像分割方法，提出深度K中值概念，构建了一类基于深度K中值的图像分割方法。该方法将学习表示和聚类集成到一个统一的模型中，同时设计了一类新颖的图像分割算法，该算法交替更新深度网络参数和聚类参数。在无监督情形下，本发明不仅可以有效地解决混合噪声对图像分割的干扰，而且更好地学习到数据的本质特征。
主权项：1.基于深度K中值的图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：S101，构建由特征提取项和聚类项组成的基于深度K中值图像分割方法的损失函数；S102，提出用卷积神经网络提取表征，基于表征进行K中值聚类输出分割标签的框架；S103，利用提出的基于深度K中值图像分割方法的损失函数联合训练交替更新网络参数和聚类参数；S104，利用提出的图像分割模型在经典图像分割数据集上进行训练并测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宝鸡文理学院 基于深度k中值的图像分割方法
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