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公开(公告)号：CN116543157A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310516832.8
申请日：2023-05-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的等变弱监督语义分割方法，包括步骤如下：步骤1生成类激活图；步骤2将生成的类激活图输入到AffinityNet模型中进一步细化，获得伪标签；步骤3使用全监督方式即DeepLab v1模型对生成的伪标签进行训练，其中将DeepLab v1模型中的VGGNet网络替换为Resnet网络，DeepLab v1模型得到的预测结果作为最终分割结果。这种方法减少了人工标注所耗费的大量人力和物力，分割结果准确性高。
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