公开(公告)号：CN115131563A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210823456.2

申请日：2022-07-13

Applicant: 厦门理工学院

Inventor： 王大寒 ,  吴芸 ,  龚磊 ,  朱顺痣

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于弱监督学习的交互式图像分割方法，包括以下步骤；步骤S1：对具有多个类别标签的数据集建立图像级的多标签分类模型；步骤S2：对多标签分类模型进行分类任务训练，使用深度学习后的多标签分类模型对具有多类别图像级标签的数据集进行分类，从分类结果制作成像素级的伪标签；步骤S3：设计基于点击的交互式模拟点击策略；步骤S4：建立交互式图像分割模型；步骤S5：随机选取伪标签中的前景点与背景点信息，并结合图像的三通道信息，输入到交互式图像分割模型中，训练出分割模型，作为推理阶段的模型依据；步骤S6：人为输入前景点及背景点信息，经交互式图像分割模型得出分割结果本发明有效的集成了弱监督学习与交互式图像分割方法。