龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种基于交叉伪监督的域适应语义分割方法，步骤包括：选取SYNTHIA和Cityscapes数据集构建源域和目标域；使用真实标签对源域图像进行双模型交叉自监督训练，得到预训练模型；在目标域训练集中加载预训练模型，使用伪标签进行交叉伪监督训练，构建交叉伪监督双语义分割模型；提取目标域特征，设计注意力调制机制并引入注意力调制损失和熵一致性损失，优化模型；在目标域验证集上验证模型性能，保存最优参数。本发明通过综合考虑模型的“确定性”差异，利用注意力调制和熵一致性损失，提高了模型的泛化能力和鲁棒性，适应不同领域或环境下的语义分割任务。
主权项：1.一种基于交叉伪监督的域适应语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、选取SYNTHIA数据集构建源域，选取Cityscapes数据集构建目标域，将目标域中的图像划分为训练集和验证集，转入步骤2；步骤2、使用真实标签对源域中的图像进行双模型交叉自监督训练，得到预训练的双语义分割模型，转入步骤3；步骤3、在目标域的训练集中加载预训练的双语义分割模型，并使用伪标签进行双模型交叉伪监督训练，从而构建交叉伪监督双语义分割模型，转入步骤4；步骤4、使用交叉伪监督双语义分割模型提取目标域特征，并设计注意力调制机制对上述目标域特征进行调制，同时引入注意力调制损失和熵一致性损失共同构建互补损失机制，进一步优化交叉伪监督双语义分割模型，转入步骤5；步骤5、使用优化好的交叉伪监督双语义分割模型对目标域中的验证集进行语义分割性能验证，保存模型中性能最优的语义分割模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种基于交叉伪监督的域适应语义分割方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号