公开(公告)号：CN113903031B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202111069488.X

申请日：2021-09-13

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 谢明鸿 ,  赵伟枫 ,  张亚飞

IPC: G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明提供一种基于图卷积和对比学习的跨域语义分割方法，属迁移学习和计算机视觉领域。本发明设计了一种在不同域中求邻接矩阵的方法，为建立域之间的长距离上下文关系提供了一种新思路。为解决不同类别分布不平衡的问题，提出分组对比学习损失。其次，为提取到域不变的信息，本发明利用新提出到的双域邻接矩阵做图卷积操作。在进行图卷积操作的过程中，本发明在特征图上构造图结构，为了建立起域之间的长距离的上下文关系，本发明创造性的在所提出的图结构中利用所提出的双域邻接矩阵完成图卷积操作。本发明提出的方法，建立起域之间的长距离的上下文关系，且能更加有效的提取到域不变的信息，并且在主观和客观评价上获得了更优的评价结果。

公开(公告)号：CN113903031A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202111069488.X

申请日：2021-09-13

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 谢明鸿 ,  赵伟枫 ,  张亚飞

IPC: G06V20/70 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于图卷积和对比学习的跨域语义分割方法，属迁移学习和计算机视觉领域。本发明设计了一种在不同域中求邻接矩阵的方法，为建立域之间的长距离上下文关系提供了一种新思路。为解决不同类别分布不平衡的问题，提出分组对比学习损失。其次，为提取到域不变的信息，本发明利用新提出到的双域邻接矩阵做图卷积操作。在进行图卷积操作的过程中，本发明在特征图上构造图结构，为了建立起域之间的长距离的上下文关系，本发明创造性的在所提出的图结构中利用所提出的双域邻接矩阵完成图卷积操作。本发明提出的方法，建立起域之间的长距离的上下文关系，且能更加有效的提取到域不变的信息，并且在主观和客观评价上获得了更优的评价结果。