公开(公告)号：CN110853072A

公开(公告)日：2020-02-28

申请号：CN201911087472.4

申请日：2019-11-08

Applicant: 安徽大学

Inventor： 方贤勇 ,  郝森森 ,  汪粼波

IPC: G06T7/194 ,  G06T7/136 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供基于自引导推理的弱监督图像语义分割方法，用来解决现有图像级标签监督下弱监督学习方法无法生成精确的语义分割图和训练过程复杂化的问题。为了解决这个问题，本发明基于同一对象的语义标签具有空间连续性提出了自引导推理层和自引导推理模块。本发明在技术上克服了现有弱监督语义分割技术无法获得精确分割效果和训练过程繁琐的问题，有效地提高了图像语义分割的准确率。

公开(公告)号：CN110853072B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN201911087472.4

申请日：2019-11-08

Applicant: 安徽大学

Inventor： 方贤勇 ,  郝森森 ,  汪粼波

IPC: G06T7/194 ,  G06T7/136 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供基于自引导推理的弱监督图像语义分割方法，用来解决现有图像级标签监督下弱监督学习方法无法生成精确的语义分割图和训练过程复杂化的问题。为了解决这个问题，本发明基于同一对象的语义标签具有空间连续性提出了自引导推理层和自引导推理模块。本发明在技术上克服了现有弱监督语义分割技术无法获得精确分割效果和训练过程繁琐的问题，有效地提高了图像语义分割的准确率。