[00902433]融合胶囊相似性的单样本语义分割方法
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技术详细介绍
融合胶囊相似性的单样本语义分割方法,涉及模式识别、图像处理以及计算机视觉等领域,本方法研究基于深度神经网络的单样本语义分割方法中不清楚的相似性映射问题以及该方法在PASCALVOC 2012数据集的图像语义分割任务中的应用。现有的基于深度神经网络的单样本语义分割方法能快速适应在未知类仅有一张标记图像的情形下完成查询图像的像素级语义类预测任务,但是该方法有时产生的相似性映射图不清楚,使得分割查询图像失败,本方法通过引入胶囊概念建立相似性映射,并设计一个相似性映射上的新边缘损失,与主交叉熵损失共同优化训练网络。基于本方法在PASCALVOC 2012数据集上mIoU值达到58.2％,与原始方法相比,其语义分割的准确率更高,具有一定的实用价值。