[发明专利]基于集成学习和概率图模型的图像语义分割方法及装置有效
| 申请号： | 202010813719.2 | 申请日： | 2020-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN111932557B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 邱毓茗 | 申请（专利权）人： | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 代玲 |
| 地址： | 400714 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成学习和概率图模型的图像语义分割方法，包括：对待分割图像进行语义分割，得到多个分割结果；对所述多个分割结果进行集成，得到集成结果；将所述集成结果转换为一元势能；将所述一元势能与所述待分割图像输入到概率图模型中，通过最大后验概率推理得到最终语义分割结果。本发明既可以利用多个不同方法或模型或在不同尺度上的性能偏好，并利用其差异度，又可利用概率图模型的建模和推理能力进行图像语义分割，提高了图像语义分割的准确度。另外，基于概率图模型推理的图像语义分割具有更强的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 学习 概率 模型 图像 语义 分割 方法 装置 | ||
【主权项】：
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