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申请/专利权人：北京林业大学
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，提供一种土壤孔隙辨识方法、装置、设备、介质及产品，方法包括获取待识别图像；输入待识别图像至图像分割模型，得到图像分割数据；根据图像分割数据，得到土壤孔隙辨识结果；训练图像分割模型包括基于带有土壤孔隙的图像构建数据集，从数据集中获取预设比例的图像以构建微调数据集；基于图像分割算法生成数据集的伪标签，根据数据集和伪标签对卷积神经网络进行弱监督学习训练，得到预训练模型；确定微调数据集对应的真实标签，根据微调数据集和真实标签对预训练模型进行调整，得到图像分割模型。本申请生成伪标签，无需大量标记图像，再利用微调数据集对应的真实标签对预训练模型进行调整，提高了分割精度。
主权项：1.一种土壤孔隙辨识方法，其特征在于，包括：获取待识别图像；输入所述待识别图像至预先训练的图像分割模型，所述图像分割模型用于基于像素对所述待识别图像进行分割，得到图像分割数据；根据所述图像分割数据，得到所述待识别图像的土壤孔隙辨识结果；其中，所述图像分割模型的训练步骤，包括：基于带有土壤孔隙的图像构建数据集，从所述数据集中获取预设比例的图像以构建微调数据集；基于预设的图像分割算法生成所述数据集的伪标签，根据所述数据集和所述伪标签对预设的卷积神经网络进行弱监督学习训练，得到预训练模型；确定所述微调数据集对应的真实标签，根据所述微调数据集和所述真实标签对所述预训练模型进行调整，得到所述图像分割模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京林业大学 土壤孔隙辨识方法、装置、设备、介质及产品
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