公开(公告)号：CN111462163B

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202010004601.5

申请日：2020-01-03

申请人： 华中科技大学

发明人： 刘佳惠 ,  高常鑫 ,  桑农

IPC分类号： G06T7/194 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06N3/04

摘要： 本发明属于计算机视觉技术领域，具体公开一种弱监督语义分割方法及应用，方法包括：采用预训练的用于弱监督语义分割的语义擦除式区域扩张分类网络，对待语义分割图片依次进行第一阶段特征提取和高层语义整合分类，得到该张图片对应的第一类别响应图；对第一类别响应图中响应度高的区域进行擦除并对擦除后的类别响应图进行第二阶段高层语义整合分类，得到第二类别响应图；对第一类别响应图和第二类别响应图的各对应位置分别相加融合，得到融合类别响应图，并对融合类别响应图进行背景阈值切割处理得到类别分割区域图。本发明极大简化擦除式区域扩张分类网络结构，同时扩张效果好，极大提高区域扩张的探索效率，使得弱监督语义分割效果进一步增强。

公开(公告)号：CN111462163A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010004601.5

申请日：2020-01-03

申请人： 华中科技大学

发明人： 刘佳惠 ,  高常鑫 ,  桑农

IPC分类号： G06T7/194 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06N3/04

摘要： 本发明属于计算机视觉技术领域，具体公开一种弱监督语义分割方法及应用，方法包括：采用预训练的用于弱监督语义分割的语义擦除式区域扩张分类网络，对待语义分割图片依次进行第一阶段特征提取和高层语义整合分类，得到该张图片对应的第一类别响应图；对第一类别响应图中响应度高的区域进行擦除并对擦除后的类别响应图进行第二阶段高层语义整合分类，得到第二类别响应图；对第一类别响应图和第二类别响应图的各对应位置分别相加融合，得到融合类别响应图，并对融合类别响应图进行背景阈值切割处理得到类别分割区域图。本发明极大简化擦除式区域扩张分类网络结构，同时扩张效果好，极大提高区域扩张的探索效率，使得弱监督语义分割效果进一步增强。