基于双重类别级对抗网络的图像语义分割方法.pdfVIP

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2023-05-12 发布于四川
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基于双重类别级对抗网络的图像语义分割方法.pdf

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本发明公开了一种基于双重类别级对抗网络的图像语义分割方法，属于深度学习技术领域。包括以下步骤：首先，利用类别级对抗网络基于局部语义类别一致性的思想，兼顾源域和目标域的边缘分布对齐和条件分布对齐，使得源域和目标域进行协同训练，根据不同的对齐效果来调整相应对抗损失的权重；其次，通过计算目标预测的信息熵值确定目标图像的置信水平，依据熵值大小将目标域划分为集合一和集合二；最后，利用集合一及其预测图作为伪标签，再次使用CLAN模型训练集合二图像，以减少域内差异，从而有效提升不同数据集间的自适应水平，提高算

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114612658 A (43)申请公布日 2022.06.10 (21)申请号 202210172502.7 (22)申请日 2022.02.24 (71)申请人南京工业大学地址 211816