公开(公告)号：CN115116123A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210497450.0

申请日：2022-05-09

Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所

Inventor： 祁若宸 ,  朱冬晨 ,  张广慧 ,  石文君 ,  李嘉茂 ,  张晓林

IPC: G06V40/18 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于迭代学习的半监督人眼多要素分割方法，包括以下步骤：将可见光下眼部数据集划分为有标签眼部数据集和无标签眼部数据集；基于有标签眼部数据集利用有监督深度学习网络进行训练，得到预训练模型；基于预训练模型通过前向推理获取无标签眼部数据集的伪标签；基于有标签眼部数据集对无标签眼部数据集和伪标签进行筛选，得到信任数据集；将有标签眼部数据集和信任数据集输入至有监督深度学习网络进行再训练，若未达到训练完成要求，则返回上述的伪标签获取步骤，否则结束训练得到人眼分割模型；采用人眼分割模型对人眼进行多要素分割。本发明能够在使用少量标签数据的情况下，提升模型的精度和鲁棒性。