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申请/专利权人：华南理工大学;广州超越通信科技有限公司
申请日：2024-03-08
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118229971A
主分类号：G06V10/26
分类号：G06V10/26;G06V20/70;G06V10/764;G06V10/776;G06V10/774;G06V10/74;G06V10/82;G06F40/12;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了一种基于词向量嵌入‑信息自补的广义小样本语义分割方法，包括：基类学习阶段：使用基类标签样本训练骨干网络、语义词向量嵌入模块及基类分类器，生成基类原型；新类更新阶段：使用一张或五张新类标签样本训练新类分类器，生成新类原型；评估阶段：将基类学习阶段得到的基类原型和新类更新阶段得到新类原型输入到自补模块中，自补模块使用基类原型和新类原型对查询图像进行初始预测生成伪标签，然后通过伪标签在查询图像中提取查询原型，计算查询原型与查询图像间的余弦相似度从而生成辅助预测；最后，对辅助预测和初始预测进行加权得到最后预测结果。本发明增加了模型的类间距离并挖掘更多信息，进一步提升了模型的分割性能。
主权项：1.一种基于词向量嵌入-信息自补的广义小样本语义分割方法，用于计算机识别无标签的图像像素，并分配对应的类标签，其特征在于，包括：基类学习阶段：使用基类标签样本训练骨干网络、语义词向量嵌入模块及基类分类器，生成基类原型；新类更新阶段：使用一张或五张新类标签样本训练新类分类器，生成新类原型；评估阶段：将基类学习阶段得到的基类原型和新类更新阶段得到新类原型输入到自补模块中，自补模块使用基类原型和新类原型对查询图像进行初始预测生成伪标签，然后通过伪标签在查询图像中提取查询原型，计算查询原型与查询图像间的余弦相似度从而生成辅助预测；最后，对辅助预测和初始预测进行加权得到最后预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学;广州超越通信科技有限公司 一种基于词向量嵌入-信息自补的广义小样本语义分割方法
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