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公开(公告)号：CN117689890B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410031066.0
申请日：2024-01-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体而言，涉及一种基于晴雾场景的语义分割方法、装置及存储介质。一种基于晴雾场景的语义分割方法，包括：获取不同场景的船舶图像；通过对船舶图像进行特征提取，得到船舶图像的船舶特征图；根据船舶特征图，通过预设卷积核进行卷积处理和融合，得到融合船舶特征图；根据融合船舶特征图将船舶图像分为晴天船舶图像和雾天船舶图像；将晴天船舶图像输入训练好的晴天的语义分割模型，得到每个晴天船舶图像对应的晴天场景分割掩码；将雾天船舶图像输入训练好的雾天的语义分割模型，得到每个雾天船舶图像对应的雾天场景分割掩码。本发明的技术方案可以有效地提高晴天场景和雾天场景船舶图像语义分割的精度。
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公开(公告)号：CN117689890A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410031066.0
申请日：2024-01-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，具体而言，涉及一种基于晴雾场景的语义分割方法、装置及存储介质。一种基于晴雾场景的语义分割方法，包括：获取不同场景的船舶图像；通过对船舶图像进行特征提取，得到船舶图像的船舶特征图；根据船舶特征图，通过预设卷积核进行卷积处理和融合，得到融合船舶特征图；根据融合船舶特征图将船舶图像分为晴天船舶图像和雾天船舶图像；将晴天船舶图像输入训练好的晴天的语义分割模型，得到每个晴天船舶图像对应的晴天场景分割掩码；将雾天船舶图像输入训练好的雾天的语义分割模型，得到每个雾天船舶图像对应的雾天场景分割掩码。本发明的技术方案可以有效地提高晴天场景和雾天场景船舶图像语义分割的精度。
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公开(公告)号：CN116229465A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310168650.6
申请日：2023-02-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/70 , G06V20/54 , G06V10/26 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种船舶弱监督语义分割方法，将待分割图像和经仿射变换后的待分割图像分别输入至预先训练的伪像素标签生成网络，分别生成伪像素级监督标签CAM；将CAM缩放至原输入图像的大小，在图像相同位置处求平均值，得到最终伪像素级监督标签CAM；利用显著性目标检测方法，生成待分割图像的显著图，根据设定阈值将显著图划分为前景和背景，生成前景区域与背景区域分离开的显著图；将所述显著图与最终伪像素级监督标签CAM进行比对，生成新的伪像素标签；将伪像素标签送入到全监督网络DeepLabv3中进行语义分割，生成分割掩码。本发明使得特征图激活范围扩大，生成覆盖面积更完整的定位图，使得最后的分割掩码质量更高。
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