公开(公告)号：CN111445488B

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202010321025.7

申请日：2020-04-22

Applicant: 南京大学

Inventor： 唐杰 ,  张利萍 ,  武港山

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 一种弱监督学习自动识别和分割盐体的方法，使用Grabcut算法对盐体图片进行预处理，初步分割出盐体轮廓，得到训练集，再使用卷积神经网络建立弱监督分割模型，利用损失函数引导模型学习盐体的特征，通过迭代的方式不断修正训练集中的标注，所述标注指有盐和无盐两种标注，使训练集的标签逐像素更为准确，得到训练好的弱监督分割模型，用于分割待测图片中盐体位置轮廓。本发明实现机器自动准确识别出盐体是否存在及存在的位置和轮廓，在数据集标注不完整、不准确的情况下，能够学习盐体的特征，实现对盐体的高效准确分割。

公开(公告)号：CN111445488A

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN202010321025.7

申请日：2020-04-22

Applicant: 南京大学

Inventor： 唐杰 ,  张利萍 ,  武港山

IPC: G06T7/12 ,  G06T7/194 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种弱监督学习自动识别和分割盐体的方法，使用Grabcut算法对盐体图片进行预处理，初步分割出盐体轮廓，得到训练集，再使用卷积神经网络建立弱监督分割模型，利用损失函数引导模型学习盐体的特征，通过迭代的方式不断修正训练集中的标注，所述标注指有盐和无盐两种标注，使训练集的标签逐像素更为准确，得到训练好的弱监督分割模型，用于分割待测图片中盐体位置轮廓。本发明实现机器自动准确识别出盐体是否存在及存在的位置和轮廓，在数据集标注不完整、不准确的情况下，能够学习盐体的特征，实现对盐体的高效准确分割。