基本信息:
- 专利标题： 一种跨模态弱监督的图像分割方法
- 申请号：CN202410759699.3 申请日：2024-06-13
- 公开(公告)号：CN118799333A 公开(公告)日：2024-10-18
- 发明人： 郑伟明 , 张立和 , 刘芳 , 谷俊衡 , 孔雨秋 , 尹宝才
- 申请人： 大连理工大学
- 申请人地址： 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
- 专利权人： 大连理工大学
- 当前专利权人： 大连理工大学
- 当前专利权人地址： 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号
- 代理机构： 辽宁鸿文知识产权代理有限公司
- 代理人： 李宝元
- 主分类号： G06T7/10
- IPC分类号： G06T7/10 ; G06V10/40 ; G06V10/764 ; G06V10/80 ; G06V10/82 ; G06N3/0455 ; G06N3/0464 ; G06N3/084 ; G06N3/0895
摘要：
本发明属于人工智能、深度学习、计算机视觉和图像分割内容技术领域，公开了一种跨模态弱监督的图像分割方法。本发明首先使用分类损失函数确定前景目标的大致区域，然后使用矫正损失函数对目标区域进行矫正。矫正方法可以扩大相关的前景区域，将更多的前景区域纳入考虑，并降低背景区域的噪声影响。为了减少文本和图像特征之间的差异，本发明还提出了一个双边提词注意模块来更新两个分支的特征，通过直接将两个分支的特征相乘来获得对应的伪标签。此外，针对具有多个文本描述的相同目标区域，本发明还提出了基于正样本的响应图选择策略，以选择最匹配的响应图来减少信息冗余。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06T | 一般的图像数据处理或产生 |
| ------G06T7/00 | 图像分析，例如从位像到非位像 |
| --------G06T7/10 | .分割；边缘检测 |