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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种基于自适应特征选择的单样本部件分割方法，该方法通过利用从DINOv2和SD中提取的特征表示建立上下文参考样例和测试图像之间的对应关系来实现部件分割。本发明包含一种新的自适应通道选择模块ACS来融合DINOv2和SD的特征。ACS能够在增强特征表示的可区分性的同时又不破坏DINOv2和SD原始的泛化性能。本发明不需要对模型进行任何训练或微调，具有适应性和泛化能力强以及数据效率高的特点，同时提升了分割性能，促进了相关应用的发展。
主权项：1.一种基于自适应特征选择的单样本部件分割方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建自适应通道选择模块ACS，通过DINOv2提取参考图像和测试图像的语义特征和通过SD提取参考图像和测试图像的语义特征和步骤2：将和输入到ACS得到选择的通道Ldino和Lsd；步骤3：将和根据Ldino和Lsd进行通道选择并进行拼接得到Fr和Ft；步骤4：计算Fr和Ft像素间的相似性并进行标签合并，然后使用快速双边求解器FBS对掩膜进行精修，整个过程如下式所示： 其中，·为点乘符号，‖·‖为求模符号，si,j表示测试图像像素i和参考图像像素j之间的余弦相似度，γ代表缩放超参数，表示si中最大的p个值，softmax为归一化函数，为归一化后的相似度权重，为参考图像在部件c上的分割掩膜，Dilate为图像膨胀函数，FBS为快速双边处理器FastBilateralSolver，为测试图像在部件c上的预测掩膜步骤5：对每个分割部件根据的前景像素面积进行降序排序，然后依次从上层像素面积较小的预测掩膜对下层像素面积较大的预测掩膜进行覆盖，由此得到最终的预测掩膜Mt。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于自适应特征选择的单样本部件分割方法
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