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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明涉及计算机视觉图像分割领域，提供一种基于放大采样的伪装目标分割方法，包括：步骤100，将数据集划分为训练集和测试集；步骤200，将训练数据集输入深度神经分割网络中，得到训练好的模型，迭代此过程，逐步得到精确的网络模型；步骤300，将测试集输入到训练好的模型中，得到预测结果，迭代此过程，逐步得到更精确的预测结果；步骤400，将预测结果与测试集的真值对齐，得到最终的预测结果。相较于单阶段伪装物体检测方法，本发明检测分割物体更为准确，能够大幅度提高小物体的分割精度，使图像分割更加精细。
主权项：1.一种基于放大采样的伪装目标分割方法，其特征在于，包括以下过程：步骤100，将数据集划分为训练集和测试集，并使用定位信息与边缘信息获得辨别真值；步骤200，迭代训练过程，迭代次数i∈[1,N]；步骤201，训练，将训练图像Ii输入分割网络中得到训练好的模型Neti，使用损失函数约束模型；步骤202，放大，根据训练集的二值真值进行膨胀处理，得到注意力Di，根据注意力图将训练图像Ii、二值真值和辨别真值进行采样，分别得到放大后的Ii+1、二值真值和辨别真值步骤203，迭代，使用Neti的参数初始化Neti+1；重复步骤201～203；步骤300，迭代测试过程，迭代次数i∈[1,N]；步骤301，测试，将测试图像Ti输入训练好的模型Neti，得到预测结果步骤302，放大，当iN时，根据预测结果进行膨胀处理，得到注意力根据注意力图将测试图像Ti进行采样，得到放大后的Ti+1；重复步骤301～302；步骤400，对预测结果反采样，评估结果，迭代次数i∈[1,N]；步骤401，当i1时，根据上一阶段的注意力对进行反采样，重复此过程，直至得到为最终预测结果，并与对应的二值真值比较，获得评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 一种基于放大采样的伪装目标分割方法
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