[发明专利]一种像素级标签自动生成模型构建、自动生成方法及装置有效
| 申请号： | 201910729399.X | 申请日： | 2019-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN110598741B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 范建平;张翔;赵万青;罗迒哉;彭进业;李展;胡琦瑶;艾娜;樊萍;王琳 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06V10/74 | 分类号： | G06V10/74;G06V10/774;G06V10/84;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 | 代理人： | 李婷 |
| 地址： | 710069 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种像素级标签自动生成模型构建、自动生成方法及装置，首先利用像素级标签从源域学习分割知识，然后将知识转移到目标域生成图像的粗标签，再利用引导滤波器对粗标签进行推理，生成精细标签。在细化标签的基础上，对分割网络进行优化，生成具有详细像素级结构/边界的细粒度目标标签，提高了语义分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 像素 标签 自动 生成 模型 构建 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种像素级标签自动生成模型构建方法，用于获得待标注图像的标签自动生成模型，其特征在于，按照以下步骤执行：/n步骤1、获取与所述待标注图像的语义相似的现有图像集，获得语义相似图像集；/n或/n获取多幅包含待标注图像中待标注对象的单一背景图像，获得简单图像集；/n利用所述的语义相似图像集或简单图像集对深度神经网络训练获得预标注模型；/n步骤2、将所述的待标注图像输入至获得的预标注模型中，获得预标注图像标签；/n将所述待标注图像作为输入，将所述的预标注图像标签作为Ground-Truth，训练网络，所述的网络包括依次设置的深度神经网络以及指导滤波器；/n获得再标注模型；/n步骤3、将所述的待标注图像输入至再标注模型或新的再标注模型中，获得再标注图像标签；/n将所述待标注图像作为输入，将所述的再标注图像标签作为Ground-Truth，训练所述的再标注模型，获得新的再标注模型；/n步骤4、重复N次执行步骤3，N大于1，将最后一次执行步骤3获得的新的再标注模型作为标签自动生成模型，结束。/n
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