[发明专利]一种基于GAN的域适应图像语义分割方法

摘要

本发明涉及图像语义分割技术领域，具体涉及一种基于GAN的域适应图像语义分割方法；本发明包括如下部分：语义分割网络，生成对抗模块，空间感受野模块，对抗模块组。目标域是无标签数据集，源域是有标签数据集，任务是得到目标域的语义分割标签图。经典的图像语义分割网络内部可以看成编码器和解码器，输入图像经过编码和解码方式得到相同大小的输出图像。本发明提出在编码器和解码器上面分别加入相应的对抗训练辅助模块来减小域适应带来的域漂移问题。本发明解决了现有技术中的无监督图像语义分割准确率较低的问题。

主权项

1.一种基于GAN的域适应图像语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1选择源域和目标域数据集；/nS2构建基于GAN的域适应图像语义分割模型；/nS3对源域和目标域的图片做特征域的对齐处理；/nS4在编码器中输入源域图片，得到语义分割网络中解码器的热启动；/nS5源域和目标域的图片都输入完整的语义分割网络，分割图接着输入到空间感受野模块得到不同的特征图，输入到对应的对抗模块组；/nS6输入目标域图片在语义分割网络中进行前向传播，端到端的输出预测的语义分割结果，完成无标签目标域的图像语义分割。/n