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申请/专利权人：山东巍然智能科技有限公司
摘要：本发明提供了一种用于无人机场景的无监督图像分割模型及分割方法，模型包括自注意力特征提取模块、线性分割头、自提示生成器、SAM分割模块和图像级别融合模块；自注意力特征提取模块提取原始无人机图像的关键特征，获取自注意力图，分别发送到线性分割头和自提示生成器；线性分割头使用一个轻量级分割头提取粗糙的掩码；自提示生成器用于边界框提示生成和点提示生成；SAM分割模块基于框提示和点提示用于得到两种细粒度不同的分割图；图像级别融合模块过滤掉不包含前景对象的分割结果，将过滤后的结果与提取到的粗糙掩码进行融合输出，得到高质量分割图。本发明极大减轻了因无人机图像分辨率高、视野广而导致的标注难度，显著提升任务效率。
主权项：1.一种用于无人机场景的无监督图像分割模型，其特征在于：包括自注意力特征提取模块、线性分割头、自提示生成器、SAM分割模块和图像级别融合模块；所述自注意力特征提取模块用于提取原始无人机图像的关键特征，获取自注意力图，分别发送到线性分割头和自提示生成器；所述线性分割头使用一个轻量级分割头提取粗糙的掩码，生成粗糙掩码；所述自提示生成器从注意力图中提取到前景目标的粗糙轮廓，对轮廓取外接矩形，从而得到了针对无人机图像前景目标的框提示；基于原始无人机图像大小设计网格采样，取每个网格的中心点，则得到了无人机图像的点提示；所述SAM分割模块包括图像编码器、提示编码器和掩码解码器；原始无人机图像经过图像编码器编码，提示通过提示编码器进行编码，最终通过掩码解码器得到最终两种细粒度不同的分割图，分别是基于点提示的数量多、精细程度高但不聚焦前景对象的细粒度点提示掩码和基于框提示精细程度不足但聚焦于前景对象的框提示掩码；所述图像级别融合模块通过框提示掩码对点提示掩码进行筛选，通过计算交并比过滤掉不包含前景对象的分割结果；然后将过滤后的结果与提取到的粗糙掩码进行融合输出，得到最终高质量的分割图。
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百度查询： 山东巍然智能科技有限公司 一种用于无人机场景的无监督图像分割模型及分割方法
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