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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：一种基于多原型学习的场景语义信息提取方法，包括以下步骤；步骤1：对输入图像进行预处理；步骤2：Backbone参数更新，将预处理后的图像提取特征；步骤3：在每一类的稠密特征内进行在线聚类，为每个类别构建多个原型；步骤4：将步骤3中每个类别的多个原型进行收集完成语义知识库的构建；步骤5：对于输入图像中的每个像素，将其特征表示与语义知识库中的原型进行匹配，找到最相似的原型，最近原型匹配的结果将用于场景语义提取，步骤6：对输出的逐像素语义标签进行重要性评估的后处理，最终得到整个场景的语义信息。本发明中每个像素的预测可以直观地理解为嵌入空间中与其最近原型中心的类别，增强了模型的可解释性。
主权项：1.一种基于多原型学习的场景语义信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：对输入图像进行预处理；步骤2：训练骨干网络更新其参数，利用训练所得Backbone从预处理后的图像提取特征；步骤3：将步骤2提取的特征，在每一类的稠密特征内进行在线聚类，为每个类别构建多个原型；步骤4：收集步骤3中每个类别的多个原型，完成语义知识库的构建；步骤5：对于输入图像中的每个像素，将其特征表示与语义知识库中的原型进行匹配，找到最相似的原型，最近原型匹配的结果将用于步骤6中的场景语义提取，同时也为步骤2中的骨干网络参数更新提供损失函数的计算依据；步骤6：对步骤5输出的逐像素语义标签进行重要性评估，最终得到整个场景的语义信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种基于多原型学习的场景语义信息提取方法
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