发明专利 已授权

一种基于强弱一致性的半监督对抗互训练语义分割方法

📄 申请号:CN202410903539.1 📄 发布日:2026/08/10

著录项目信息

申请日
2024-07-08
公开号
CN118447256A
公开日
2024-08-06
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

自动驾驶, 医学影像分割, 遥感图像分析, 工业视觉检测, 智能视频监控

摘要

本发明公开了一种基于强弱一致性的半监督对抗互训练语义分割方法,包括以下步骤:(1)获取开源网站Pascal VOC2012数据集体并进行预处理;(2)构建基于改进的deeplabV3+差异特征一致性融合伪标签分支监督分割网络并进行训练,包括:快速增强网络和重度增广网络;(3)输出分割图;本发明使用互训练的思想构建了一个基于强弱一致性的对抗联合训练架构方法,用于半监督语义分割,不仅拥有很好的端对端训练,而且在训练中使用了互训练的方法,两个分支相互监督避免了确认偏差的影响,且特征对抗的思想更是强制让模型拥有更强的泛化能力,强弱一致性也让模型能够在图像包含较少有效信息的情况下有很好的性能。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN118447256A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20241018
✅ 授权
20240823
?? 实质审查的生效 :
20240806
📄 公开

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