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摘要
本发明提出一种基于自适应亲和力和类别分配的弱监督语义分割方法,用于解决现有技术中存在的分割精度较低的技术问题,实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于自适应亲和力和类别分配的弱监督语义分割模型；对基于自适应亲和力和类别分配的弱监督语义分割模型进行迭代训练；获得语义分割结果。本发明通过使用自适应亲和力损失,计算一定邻域内的像素分割网络输出的每个像素点的概率之间的相关关系,实现了像素点间的信息传递,充分利用了可用的监督信息,同时通过使用类别分配损失,计算像素分割网络输出的每个像素点的概率与每个目标类别概率的中心点的距离,缓解了网络训练后期对于错误标签的过拟合,提高了网络的抗干扰能力。
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