公开(公告)号：CN116168197A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310042766.5

申请日：2023-01-28

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 魏云超 ,  丁皓杰 ,  王斌 ,  康国梁 ,  赵耀

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供的一种基于Transformer分割网络和正则化训练的图像分割方法。该方法包括：通过骨干网络对原始图像进行渐进式特征提取，生成特征图；通过金字塔特征提取结构的多级特征提取层对特征图进行优化重构，通过Transformer解码器以金字塔特征提取结构输出的高维特征作为输入，通过对特征图进行优化和压缩，得到特征向量；将特征向量与金字塔特征提取结构输出的特征图进行矩阵运算，得到与原始图像大小一致的初步掩码预测图像，利用正则化训练方法对初步掩码预测图像进行质量优化训练，获取掩码图像；利用掩码图像对原始图像进行图像分割处理。本发明中图像特征被端到端地采样和优化，依托于Transformer网络的正则化训练方法使图像分割掩码的质量和鲁棒性得到明显的提升。