[发明专利]一种基于最大化区域互信息的语义分割方法有效
| 申请号： | 201910585061.1 | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN110472653B | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 赵帅;蔡登;王阳 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于最大化区域互信息的语义分割方法，包括：(1)将真实场景图片输入分割模型，获得预测分割图片；(2)构造预测图片与标签图片的高维分布；(3)计算给定预测图片高维分布的情况下，标签图片高维分布的后验方差的近似值；(4)计算预测图片和标签图片的两个高维分布的互信息的下界；(5)根据得到的互信息的下界，更新分割模型的权重参数，最大化两个高维分布的互信息以最大化预测图片和标签图片的相似性；(6)重复上述步骤(1)至步骤(5)，达到预设训练次数后结束训练，并将训练完毕的模型进行语义分割的应用。本发明通过最大化模型分割图片和标签图片间的区域互信息，可以增强分割模型的分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最大化 区域 互信 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于最大化区域互信息的语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)将真实场景图片输入分割模型，获得预测分割图片；/n(2)构造预测图片与标签图片的高维分布；/n(3)计算给定预测图片高维分布的情况下，标签图片高维分布的后验方差的近似值；/n(4)根据得到的后验方差的近似值，计算预测图片和标签图片的两个高维分布的互信息的下界；/n(5)根据得到的互信息的下界，更新分割模型的权重参数，最大化两个高维分布的互信息以最大化预测图片和标签图片的相似性；/n(6)重复上述步骤(1)至步骤(5)，达到预设训练次数后结束训练，并将训练完毕的模型进行语义分割的应用。/n
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