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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种结合上下文注意力的Transformer弱监督语义分割方法，本发明属于图像处理分割技术领域，包括如下步骤：步骤一、选取有弱标签的语义分割图像数据集；步骤二、构建结合上下文注意力的Transformer弱监督语义分割网络模型，构建的网络模型包括Transformer编码器、解码器、伪标签细化模块和上下文注意力模块；步骤三、设置适用于所述网络模型的损失函数；步骤四、使用图像数据集训练网络模型，获得最终训练好的弱监督语义分割网络模型；步骤五、将待分割的图像输入到训练好模型参数的网络模型中，输出天图像的分割结果图。
主权项：1.一种结合上下文注意力的Transformer弱监督语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、选取有弱标签的语义分割图像数据集；步骤二、构建结合上下文注意力的Transformer弱监督语义分割网络模型，构建的网络模型包括Transformer编码器、解码器、伪标签细化模块和上下文注意力模块；步骤三、设置适用于所述网络模型的损失函数；步骤四、使用图像数据集训练网络模型，获得最终训练好的弱监督语义分割网络模型；步骤五、将待分割的图像输入到训练好模型参数的网络模型中，输出天图像的分割结果图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种结合上下文注意力的Transformer弱监督语义分割方法
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