发明专利已授权

基于自引导推理的弱监督图像语义分割方法

📄 申请号：CN201911087472.4 📄 发布日：2026/06/30

著录项目信息

申请日

2019-11-08

公开号

CN110853072B

公开日

2023-08-22

申请人

安徽大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_194

IPC 分类号

G06T7_194 , G06T7_136 , G06N3_08 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

图像语义分割图像语义分割弱监督学习计算机视觉

应用场景

自动驾驶, 医学影像分析, 遥感图像处理, 智能安防, 工业视觉检测

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摘要

本发明提供基于自引导推理的弱监督图像语义分割方法，用来解决现有图像级标签监督下弱监督学习方法无法生成精确的语义分割图和训练过程复杂化的问题。为了解决这个问题，本发明基于同一对象的语义标签具有空间连续性提出了自引导推理层和自引导推理模块。本发明在技术上克服了现有弱监督语义分割技术无法获得精确分割效果和训练过程繁琐的问题，有效地提高了图像语义分割的准确率。

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

一种经编机

当前第 / 件

一种基于局部变换一致的非刚性点集配准方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_194)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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