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基于类内判别器的弱监督图像语义分割方法、系统、装置

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本发明属于深度学习、计算机视觉及模式识别领域，具体涉及了一种基于类内判别器的弱监督图像语义分割方法、系统、装置，旨在解决弱监督采用的粗略标注带来的语义分割不准确的问题。本发明包括：为每个图像级的类别构建两级类内判别器，用以判断所属该图像类别的各像素点属于目标前景或是背景，并使用弱监督的数据进行训练；基于该类内判别器生成像素级的图像类别标签，生成语义分割结果并输出；还可以使用该标签进行图像语义分割模块或网络的训练，得到最终用于无标签输入图像的语义分割的模型。本发明充分挖掘隐含在特征编码中的类内图像信息，准确区分前景与背景像素，在仅依赖图像级标注的情况下，显著地提高弱监督语义分割模型的性能。

著录项

公开/公告号CN111723813B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-07-06

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院自动化研究所;
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申请/专利号CN202010506805.9
发明设计人张兆翔;谭铁牛;宋纯锋;樊峻菘;
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申请日2020-06-05
分类号G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11576 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人郭文浩;尹文会
地址 100190 北京市海淀区中关村东路95号
入库时间 2022-08-23 12:04:32

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外文文献

1. 基于类内判别器的弱监督图像语义分割方法、系统、装置 [P] . 中国专利： CN111723813B . 2021.07.06
2. 基于类内判别器的弱监督图像语义分割方法、系统、装置 [P] . 中国专利： CN111723813A . 2020-09-29
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