期刊专题

流形正则化的交叉一致性语义分割算法

引用
目的 为有效解决半监督及弱监督语义分割模型中上下文信息缺失问题,在充分考虑模型推理效率的基础上,提出基于流形正则化的交叉一致性语义分割算法.方法 首先,以交叉一致性训练模型作为骨架网络,通过骨架网络获得预测分割图像.其次,对输入域图像和输出域图像进行子图像块划分,以获取具有相同几何结构的数据对.再次,通过原始图像和分割图像的子图像块,计算输入数据与预测结果所处流形曲面上的潜在几何约束关系,并根据不同的训练方式分别设计半监督及弱监督的正则化算法.最后,利用流形约束的结果进一步优化图像分割网络中的参数,并通过反复迭代使半监督或弱监督的语义分割模型达到最优.结果 通过加入流形正则化约束,捕获了图像中上下文信息,降低了网络前向计算过程中造成的本征结构的损失,在不改变网络结构的前提下提高了算法精度.为验证算法的有效性,实验分别在半监督和弱监督两种不同类型的语义分割中进行了对比,在PASCAL VOC 2012(pattern analysis,statistical modeling and computational learning visual object classes 2012)数据集上,对半监督语义分割任务,本文算法比原始网络提高了3.7%,对弱监督语义分割任务,本文算法比原始网络提高了1.1%.结论 本文算法在不改变原有网络结构的基础上,提升了半监督及弱监督图像语义分割模型的精度,尤其对图像中几何特征明显的目标与区域,精度提升更加明显.

深度学习、语义分割、半监督语义分割、弱监督语义分割、交叉一致性训练、流形正则化

27

TP391.4(计算技术、计算机技术)

辽宁工程技术大学学科创新团队资助项目;辽宁省教育厅高等学校科研项目

2022-12-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共11页

3542-3552

暂无封面信息
查看本期封面目录

中国图象图形学报

1006-8961

11-3758/TB

27

2022,27(12)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn