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公开(公告)号:CN119206231B
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202411447574.3
申请日:2024-10-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于多维信息对比的图像级弱监督语义分割方法及系统,包括:基于多维信息对比构建改进图像分割模型,其中,改进图像分割模型包括混合令牌对比机制、自监督多视图对比机制、记忆库对比机制和分割机制;基于补丁令牌级对比学习损失Lptc、类级令牌对比学习损失Lctc、自监督多视图对比学习损失Lssm、记忆库对比损失Lmmb、主分类器损失Lcls、辅助分类器损失Lmcls和分割损失Lseg对原始CAM进行优化,以得到最优改进图像分割模型;获取待分割图像,将待分割图像输入最优改进图像分割模型,得到分割结果。解决现有技术中无法充分挖掘多源监督信息进而无法保证图像分割模型进行精确分割的问题。
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公开(公告)号:CN119206231A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411447574.3
申请日:2024-10-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于多维信息对比的图像级弱监督语义分割方法及系统,包括:基于多维信息对比构建改进图像分割模型,其中,改进图像分割模型包括混合令牌对比机制、自监督多视图对比机制、记忆库对比机制和分割机制;基于补丁令牌级对比学习损失Lptc、类级令牌对比学习损失Lctc、自监督多视图对比学习损失Lssm、记忆库对比损失Lmmb、主分类器损失Lcls、辅助分类器损失Lmcls和分割损失Lseg对原始CAM进行优化,以得到最优改进图像分割模型;获取待分割图像,将待分割图像输入最优改进图像分割模型,得到分割结果。解决现有技术中无法充分挖掘多源监督信息进而无法保证图像分割模型进行精确分割的问题。
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公开(公告)号:CN118261487A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410458306.5
申请日:2024-04-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于SW‑GAHP的城市洪涝韧性评价方法,属于多指标决策和群决策领域;其采用如下步骤:(1)构建UFR评价指标体系;(2)基于SW‑GAHP计算指标权重;(3)基于灵活参数映射函数FPMF的指标评价;(4)各指标评价结果的聚合;本发明克服了AHP、FCE等方法的主观性和不确定性与传统的线性归一化方法只考虑线性变化规律的局限性,指标权重和评价更客观、准确,利用群决策集结“群体智慧”和灵活参数映射函数评价更全面的优势,获得了更为客观和准确的评价结果;为城市洪涝韧性评价领域提供了一种较为客观和准确的评价方法。
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