公开(公告)号：CN119723077A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411738371.X

申请日：2024-11-29

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 刘鹏 ,  刘科程 ,  刘兵 ,  黄新建 ,  张鹏 ,  张国圆 ,  单昊 ,  李兵 ,  侯文巧 ,  周成成 ,  俞啸 ,  杨文嘉

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出一种基于边缘先验引导的多尺度融合弱监督语义分割模型及方法，属于计算机视觉领域。模型采用权重共享的孪生网络，包括特征提取模块、伪标签生成模块、自对应蒸馏模块和分割模块，在Segformer编码器基础上增加边缘信息提取模块以及边缘信息融合模块，边缘先验与编码器生成的多尺度特征深度融合可以改善伪标签边缘模糊，同时在不引入外部监督的情况下使用自对应蒸馏的方法提炼伪标签。通过计算像素级变化来增强伪标签的局部一致性，提高了伪标签的生成质量，进而提高了对图像的分割精度。本方法所提出的方法所需标注数据更少，标注成本更低。