[发明专利]一种自补偿学习的小样本图像分割方法

摘要

本发明属于图像分割技术领域，具体公开一种自补偿学习的小样本图像分割方法，用于提高小样本图像分割的性能。包括：（1）初始化模型；（2）提取支持图像的中层支持特征和高层支持特征，以及查询图像的中层查询特征和高层查询特征；（3）生成支持原型、第一次先验掩码及第一次预测；（4）原型自补偿，利用中层查询特征和第一次预测的前景部分生成查询原型来补偿支持原型，而生成补偿支持原型；（5）掩码自补偿；通过第一次预测的前景部分与高层查询特征得到第二次先验掩码，融合第一次先验掩码和第二次先验掩码，生成补偿先验掩码；（6）将补偿支持原型、补偿先验掩码及中层查询特征进行融合，生成最终预测。