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基于分水岭算法和图像类别标签的弱监督语义分割方法

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摘要

本发明提供一种基于分水岭算法和图像类别标签的弱监督语义分割方法，首先构建弱监督卷积神经网络，利用图像的类别标签对原始RGB图像进行训练后图像二值化为二值图像，获得目标在二值图像中的大致位置和形状，再利用分水岭算法预分割原始RGB图像成掩膜，并通过掩膜对二值图像中的目标的形状和位置进一步细化；接着，构建全监督卷积神网络，以弱监督卷积神经网络细化的图像为首次标签进行训练后，继续以所得掩膜细化；然后，再以上次全监督卷积神网络细化结果作为本次全监督卷积神网络的标签继续相同的迭代，直至迭代运算完成，即实现对图像的语义分割。实施本发明，极大程度降低标签制作的复杂度，节省大量人工标注时间和精力。

著录项

  • 公开/公告号CN109858487A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 温州大学;

    申请/专利号CN201811268396.2

  • 发明设计人 张祥雷;宋康;周宏明;纪军豪;徐玲杰;

    申请日2018-10-29

  • 分类号

  • 代理机构温州名创知识产权代理有限公司;

  • 代理人陈加利

  • 地址 325000 浙江省温州市瓯海区东方南路38号温州市国家大学科技园孵化器

  • 入库时间 2024-02-19 10:55:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-02

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/34 申请日:20181029

    实质审查的生效

  • 2019-06-07

    公开

    公开

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