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公开(公告)号：CN117911691A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311825739.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于前景增强与背景扩散对比的少样本语义分割方法，包括：得到每张支持图像的图像背景和图像前景，对图像背景进行扩散，得到背景扩散输入集合；将更新后的支持集和查询集输入共享参数的两个骨干网络，提取共性图像特征；将提取到的支持特征集合和查询特征以并列的方式分别输入至前景增强模块和背景扩散模块，分别构建得到前景相似度图、与支持特征同尺寸的前景增强特征和背景扩散权重；依据背景扩散权重对查询特征进行特征重参数化，将重参数化后的查询特征和前景相似度图、前景增强特征一并送入特征融合模块，生成最后的二进制分割结果。本发明有效提高了少样本语义分割模型对于全新语义概念的泛化能力。
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