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申请/专利权人：浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂;浙江大学;浙江浙能数字科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于偏差校准和混合增强策略的弱监督图像分割方法，该方法构建了基于预测偏差校准的图像分割模型，仅需要标注图像包含少量像素点信息，即可实现对图像的精准自动分割；该方法重点关注图像分割模型潜在的预测偏差区域，通过近邻约束的软标签策略实现了对可能存在的错误预测的修正，缓解了图像分割模型在监督信号有限情况下存在的预测偏差问题；通过将自适应图像混合增强策略与图像分割模型的优化过程相结合，丰富了数据和标签信息的多样性，提高了图像分割模型对困难区域的识别能力。本发明可以适用于自然图像、医学图像、二维码等各类图像，可以在更低的标注成本下实现良好的分割结果，有效地缓解了人工图像标注的负担。
主权项：1.一种基于偏差校准和混合增强策略的弱监督图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）收集图像数据，并对每张图像的每个分割类别进行标注作为标签信息，以构建数据集；对数据集中的图像数据进行预处理和数据增强，以获取训练数据集；（2）基于预测偏差校准和自适应混合增强策略构建弱监督图像分割网络；其中，所述弱监督图像分割网络包括两个独立训练的子网络；（3）将训练数据集中的图像数据作为弱监督图像分割网络的输入进行训练，并根据弱监督图像分割网络的损失函数优化弱监督图像分割网络的参数，直至弱监督图像分割网络的损失函数收敛或达到预设的训练轮数为止；将训练好的弱监督图像分割网络的第一个子网络作为图像分割模型；（4）获取图像数据，将图像输入至图像分割模型中，获得图像分割结果。
全文数据：
权利要求：
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