公开(公告)号：CN119810442A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411868829.3

申请日：2024-12-18

Applicant: 厦门大学

Inventor： 曹刘娟 ,  林将航 ,  卢轶霖 ,  纪荣嵘

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种伪标签质量解耦与修正的半监督实例分割方法及系统，方法包括以下步骤：教师模型处理未标注图像并生成预测结果；通过解耦的双阈值机制过滤预测结果，保留满足条件的预测结果作为实例伪标签；对实例伪标签进行动态实例类别修正，得到修正伪标签；结合预测结果和修正伪标签构建损失函数，训练用于进行实例分割的学生模型。本发明通过解耦的双阈值过滤机制、动态实例类别修正模块及像素级掩码不确定性感知机制，独立控制伪标签的类别与掩码质量，有效减少半监督实例分割任务中伪标签噪声带来的影响；本发明尤其适用于需要利用大规模未标注数据提升图像理解方面的有效性的半监督场景，其显著提升了半监督实例分割的性能。

公开(公告)号：CN119762908A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411811506.0

申请日：2024-12-10

Applicant: 厦门大学

Inventor： 曹刘娟 ,  卢轶霖 ,  纪荣嵘 ,  张声传 ,  林将航

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/772 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种高质量工业异常数据合成方法，包括以下步骤：S1、采用混合异常解耦模块，通过视觉语言模型进行多轮对话，对异常数据集中耦合的异常类别进行解耦，使耦合的异常类别转化为更细粒度的类别和属性；S2、采用高质量异常掩码生成模块，通过异常掩码生成器、引导区域Printer和异常掩码定位器，生成与各种属性对齐的、位置精确且形状正常的异常掩码；S3、采用自动异常数据集生成模块，通过Textual Inversion方法和自动过滤器，合成并筛选出了高质量的异常图像与掩码对；该方法通过混合异常解耦模块、高质量异常掩码生成模块和自动异常数据集生成模块实现高质量异常图像和掩码对的合成。