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申请/专利权人：北京工业大学
申请日：2021-04-13
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN113283434B
主分类号：G06V10/26
分类号：G06V10/26;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.21#授权;2021.09.07#实质审查的生效;2021.08.20#公开
摘要：本发明实施例提供一种基于分割网络优化的图像语义分割方法及系统，其中方法包括：确定待语义分割的图像；将所述图像输入至分割网络优化模型中，得到所述分割网络优化模型输出的图像语义分割结果；其中，所述分割网络优化模型是基于样本图像以及对应的像素类别标注进行多阶段损失函数训练后得到的，所述像素类别标注是预先确定的。本发明解决了现有传统的语义分割模型的训练方法不能很好地勾勒出分割部分的边界，对超声图像进行分割时经常出现不圆滑的边界和锯齿状边界的现象问题。
主权项：1.一种基于分割网络优化的图像语义分割方法，其特征在于，包括：确定待语义分割的图像；将所述图像输入至分割网络优化模型中，得到所述分割网络优化模型输出的图像语义分割结果；其中，所述分割网络优化模型是基于样本图像以及对应的像素类别标注进行多阶段损失函数训练后得到的，所述像素类别标注是预先确定的；其中，所述多阶段损失函数包括diceloss和CEloss组合的第一阶段损失函数、diceloss、CEloss和Boundaryloss组合的第二阶段损失函数及Borderconcernloss的第三阶段损失函数；所述Borderconcernloss的第三阶段损失函数如下： ；若q不属于G，则；若q属于G，则；其中，G是标签信息的区域，S是预测区域，ΔS=||G-S||，是G和S的并集减去交集的部分，q是ΔS上任意一点，Ω属于0到1，是区域的二进制指示符函数，当q属于S区域，则sq=1，否则sq=0，为G区域边界上最接近q的点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种基于分割网络优化的图像语义分割方法及系统
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