发明专利已授权

一种基于弱监督学习的门控特征注意力等变分割方法

📄 申请号：CN202111489573.1 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2021-12-08

公开号

CN114373094A

公开日

2022-04-19

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

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_26 , G06V10_774 , G06V10_80 , G06V10_56 , G06V10_46 , G06V10_82 , G06V10_75 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

医学图像分割, 自动驾驶, 遥感图像分析, 工业视觉检测

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摘要

本发明公开了一种基于弱监督学习的门控特征注意力等变分割方法，具体为：1、训练第一分类网络，权重共享得到第二分类网络；训练第一门控的部分融合模块，权重共享得到第二门控的部分融合模块；2、对原始图像进行仿射变换得到仿射图像；3、将原始图像、仿射图像分别输入至两个分类网络；4、将两个分类网络的最后一层的特征层分别作为类激活映射、仿射类激活映射；5、将两个分类网络的特定阶段输出的特征图输入至相应的门控的部分融合模块，得到门控特征图和仿射门控特征图；6、将步骤4和步骤5得到的结果输入至交叉特征注意力模型中，得到改进的类激活映射；7、根据改进的类激活映射实现图像的分割。本发明提高了弱监督网络的分割精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250221

✅ 授权

20220506

?? 实质审查的生效：

20220419

📄 公开

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