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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明公布了一种基于原型跨图像语义一致性的半监督语义分割方法，该方法从语义一致性的角度出发优化了伪标签质量的问题。首先训练数据根据置信度高低选择合适的复制粘贴方法来融合数据，然后分别输入两个网络，预测结果作为交叉伪标签得到损失，接着对标记数据部分进行原型采样并将其存入语义库中，采用先进先出的队列更新方式，最后两个输出预测正确相同位置进行采样与原型进行相似度计算。本发明所述包括三个主要模块：1训练为标记数据得到置信分数；2添加通道、空间注意力模块关注其他区域特征；3提取标记数据原型与未标记数据进行相似度计算。
主权项：1.一种基于原型跨图像一致性半监督语义分割方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：对数据集进行预处理操作，通过SBD获得额外训练图像。步骤2：将未标记数据输入网络，估计置信度得分，使用其作为触发概率来随机混合标记数据和未标记数据。步骤3：将标记数据输入网络，通过交叉熵函数得到监督损失；将混合后的数据分别输入两个网络，其预测结果分别作为对方网络的伪标签，得到跨伪标签损失。步骤4：辅助网络中增添通道、空间注意力模块CSM，使网络更加关注那些不显著的特征类别。步骤5：在图像标记部分采样原型，与未标记部分像素计算相似度，使用memorybank确保特征的多样性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于原型跨图像一致性的半监督语义分割方法
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