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一种基于区域特征对齐的无监督域适应语义分割方法

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摘要

本发明涉及一种基于区域特征对齐的无监督域适应语义分割方法，该方法包括：训练学生‑教师模型：将源域图片输入到学生模型中得到分割预测结果，将源域图片的分割预测结果和源域标签进行交叉熵损失计算，对源域图片和目标域图片的像素点做基于类别的融合，得到的第一融合图片经过学生模型的分割预测结果和第一融合图片的伪标签进行一致性损失的计算，对源域图片和目标域图片的像素点做基于区域的融合，对第二融合图片和目标域图片进行区域特征对齐获取对比损失，计算三类损失的梯度，反传梯度更新学生模型的参数，同时更新教师模型的参数；采用训练的教师模型对目标域图片进行语义分割。与现有技术相比，本发明分割效果的鲁棒性和稳定性大大提高。

著录项

  • 公开/公告号CN113936275A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海交通大学;

    申请/专利号CN202111196859.0

  • 发明设计人 庄楚云;周千寓;鲁学权;马利庄;

    申请日2021-10-14

  • 分类号G06V20/70(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/82(20220101);G06V10/80(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构31225 上海科盛知识产权代理有限公司;

  • 代理人丁云

  • 地址 200240 上海市闵行区东川路800号

  • 入库时间 2023-06-19 13:54:12

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