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申请/专利权人：兰州大学
摘要：本发明公开了一种任务感知自适应原型进化网络的小样本语义分割方法，包括步骤：特征重组，利用支持图片的真实掩码将主干网络编码前后的特征进行前景和背景的分离与重组；自适应原型进化，根据支持图片的真实掩码和预测掩码将支持原型划分为主要原型和辅助原型；特征解纠缠，利用临时预测的查询掩码和CLIP编码的文本特征将查询混合特征解纠缠为目标前景和背景特征；分支间特征对齐，通过建立支持分支文本和视觉融合特征与查询前景融合特征的交叉注意力，促进分支间特征的交互与对齐。本发明可以为查询目标提供定制原型，同时还可以实现查询混合特征的解纠缠，缓解了混合特征极易导致语义歧义的问题。
主权项：1.一种任务感知自适应原型进化网络的小样本语义分割方法，其特征在于，包括步骤：S1，特征重组，利用支持图片的真实掩码将主干网络编码前后的特征进行前景和背景的分离与重组；S2，自适应原型进化，利用支持图片和真实的掩码指导与之同类的查询图片中未知目标的掩码预测，并利用临时预测的查询掩码和查询特征建立反向辅助学习任务，预测原始支持图片中已知目标的掩码，然后根据支持图片的真实掩码和预测掩码将支持原型划分为主要原型和辅助原型；S3，特征解纠缠，利用临时预测的查询掩码和CLIP编码的文本特征将查询混合特征解纠缠为目标前景和背景特征；S4，分支间特征对齐，通过建立支持分支文本和视觉融合特征与查询前景融合特征的交叉注意力，促进分支间特征的交互与对齐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学 一种任务感知自适应原型进化网络的小样本语义分割方法
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