公开(公告)号：CN118506005A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410689981.9

申请日：2024-05-30

Applicant: 苏州科技大学

Inventor： 徐峰磊 ,  潘金珊 ,  苏伟铨 ,  施斐 ,  马益路 ,  刘雨晴 ,  胡伏原

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明提供了一种图像的半监督语义分割方法，包括将有标签数据输入到学生模型获得第一预测标签数据集；根据第一预测数据的分割结果得到混淆矩阵，进而获得增强数据集并输入学生模型中得到第二预测标签数据集；根据两个预测标签数据集和标签真实值获得第一和第二损失函数；将无标签数据集输入至学生模型和教师模型分别得到第一和第二伪标签预测值，通过两个预测值获得第三损失函数；根据三个损失函数获得总损失函数并对模型参数优化；通过优化后的教师模型实现图像的语义分割。本方案解决了现有技术中由于有标签数据数量有限及其分布不均匀，存在容易识别的类数量多，难识别的类反而数量少的问题，经过训练，难识别的类精度得不到太大提升的问题。