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申请/专利权人：厦门众联世纪股份有限公司;福州大学

摘要：本发明公开一种基于双模型预测与自动筛选机制的图标语义分割方法、系统及存储介质，包括：步骤S1、将图像数据集划分为训练集和测试集，对图标图像和对应标签进行数据预处理；步骤S2、构建基于多级特征聚合机制的第一图标语义分割模型；步骤S3、训练集图标图像训练第一图标语义分割模型；步骤S4、构建基于嵌套编解码结构的第二图标语义分割模型；步骤S5、训练集图标图像训练第二图标语义分割模型；步骤S6、将非透明底图标测试图像分别输入到训练好的模型中，输出对应的语义分割掩码图，通过对比学习模型计算语义分割掩码图与文本的相似性分数，自动选择分数最高的语义分割掩码图作为最终语义分割结果。本案提高了图标语义分割算法的性能和精度。

主权项：1.基于双模型预测与自动筛选机制的图标语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：将非透明底图标图像数据集划分为训练集和测试集，对数据集中的非透明底图标图像和对应标签进行数据预处理；步骤S2：构建基于多级特征聚合机制的第一图标语义分割模型，该第一图标语义分割模型包括双金字塔池化模块和多尺度特征融合模块，通过所述双金字塔池化模块挖掘上下文信息以获得多尺度特征，通过所述多尺度特征融合模块聚合跨尺度的特征信息并预测语义分割结果；步骤S3：构建第一图标语义分割模型的训练管道，使用该训练管道和训练集图标图像训练第一图标语义分割模型；步骤S4：构建基于嵌套编解码结构的第二图标语义分割模型，该第二图标语义分割模型包括残差编解码模块，通过该残差编解码模块提取单个阶段内的多尺度特征，并融合多个阶段间的多尺度特征；步骤S5：构建第二图标语义分割的训练管道，使用该训练管道和训练集图标图像训练第二图标语义分割模型；步骤S6：将非透明底图标测试图像分别输入到训练好的第一图标语义分割模型和第二图标语义分割模型中，输出对应的语义分割掩码图，通过对比学习模型计算语义分割掩码图与文本描述的相似性分数，自动选择分数最高的语义分割掩码图作为最终的语义分割结果。

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