[发明专利]一种基于噪声指数指导的多尺度半监督目标分割方法在审
| 申请号： | 202310821345.2 | 申请日： | 2023-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN116934775A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 李建强;朱楚杰;赵琳娜;刘小玲;刘朝磊;宋霖涛;刘一铭;马天宝;徐曦 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T5/00;G06T5/20;G06T5/40;G06V10/762;G06V10/80;G06T3/40;G06N3/0464;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于噪声指数指导的多尺度半监督目标分割方法，属于计算机视觉领域，针对现有的单一传统分割方法鲁棒性不强、特征捕获能力有限，以及深度学习方法U‑Net对上下文信息关注不足、全监督方法像素级标注复杂的问题。本发明涉及两个层面的信息融合：由于单一的传统分割方法特征捕获能力有限，因此可以融合多种传统方法得到更加准确的伪标签；由于深度学习网络U‑Net对上下文信息关注不足，可以在每个阶段的跳跃连接融合不同尺度的下采样特征图，这样融合的特征图将会携带多尺度背景信息，并保存细粒度目标位置信息，进而使网络关注更重要区域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 噪声 指数 指导 尺度 监督 目标 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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