[发明专利]一种基于轮廓的小样本语义分割方法有效
| 申请号： | 202011326151.8 | 申请日： | 2020-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN112419352B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 颜波;谭伟敏;茹港徽;李吉春 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06T7/12;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于数字图像智能处理技术领域，具体为一种基于轮廓的小样本语义分割方法。本发明方法包括：利用深度卷积神经网络提取参考图像和待分割图像各自的特征；使用轮廓生成模块生成待分割图像中较粗糙的物体轮廓；使用轮廓优化模块将较粗糙的物体轮廓优化得到更精细的轮廓；使用标签平均池化操作获取参考图像对应的语义原型；使用区域平均池化操作获取待分割图像中轮廓对应物体的语义原型；比对语义原型进而确定是否属于相同的语义类别。实验结果表明，本发明可以生成精确的分割图，有效解决了小样本语义分割问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轮廓 样本 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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