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公开(公告)号：CN118710911A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410930124.3
申请日：2024-07-11
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度学习的半监督实例分割方法、系统及存储介质，本发明对于两种尺度下预测的分类标签的角度以及掩膜的角度进行互相参考和纠正，再通过综合得分确定最终应当保留的伪标签，从而很好地对单一尺度上的伪标签进行数量上的补充以及质量上的提优。本发明还设计了面积适应的额外尺度学习策略，通过在额外的尺度下让模型分别学习大面积以及根据预测情况保留的小面积伪标签，有效提升额外下采样下的模型对于伪标签的学习效果。
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