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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
申请日：2024-04-09
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118015287B
主分类号：G06V10/26
分类号：G06V10/26;G06V10/776
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明提供一种基于域纠正适应器的跨域小样本分割方法，涉及图像处理技术领域。方法包括：获取待分割图像，将待分割图像输入至已训练的特征提取层，得到待处理特征图；将待处理特征图输入至已训练的域纠正器，获取域纠正器输出的纠正特征图，域纠正器用于纠正待处理特征图的域与基准域的域差异；将纠正特征图输入至已训练的分割模块，获取分割模块输出的图像分割结果；其中，域纠正器与域扰乱器共同基于多组训练数据训练得到，每组训练数据包括样本待分割图像以及样本待分割图像对应的分割结果标签，样本待分割图像的域为基准域，域扰乱器用于对图像添加域扰动以实现对不同域的模拟。本发明可以提高对跨域的图像的分割准确度。
主权项：1.一种基于域纠正适应器的跨域小样本分割方法，其特征在于，包括：获取待分割图像，将所述待分割图像输入至已训练的特征提取层，得到待处理特征图；将所述待处理特征图输入至已训练的域纠正器，获取所述域纠正器输出的纠正特征图，所述域纠正器用于纠正所述待处理特征图的域与基准域的域差异；将所述纠正特征图输入至已训练的分割模块，获取所述分割模块输出的图像分割结果；其中，所述域纠正器与域扰乱器共同基于多组训练数据训练得到，每组所述训练数据包括样本待分割图像以及所述样本待分割图像对应的分割结果标签，所述样本待分割图像的域为所述基准域，所述域扰乱器用于对图像添加域扰动以实现对不同域的模拟；所述域纠正器以及所述域扰乱器的训练过程包括：将所述样本待分割图像输入至所述特征提取层，获取所述特征提取层输出的样本待处理特征图；将所述样本待处理特征图输入至所述域扰乱器，获取所述域扰乱器输出的模拟域特征图；将所述模拟域特征图输入至所述域纠正器中，获取所述域纠正器输出的样本纠正特征图；将所述样本纠正特征图输入至所述分割模块，获取所述分割模块输出的样本分割结果；基于所述样本分割结果和所述样本待分割图像对应的所述分割结果标签确定目标训练损失，基于所述目标训练损失更新所述域扰乱器以及所述域纠正器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 一种基于域纠正适应器的跨域小样本分割方法
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