一种任务感知自适应原型进化网络的小样本语义分割方法

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一种任务感知自适应原型进化网络的小样本语义分割方法
申请号:CN202410815169
申请日期:2024-06-24
公开号:CN118674928A
公开日期:2024-09-20
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种任务感知自适应原型进化网络的小样本语义分割方法,包括步骤:特征重组,利用支持图片的真实掩码将主干网络编码前后的特征进行前景和背景的分离与重组;自适应原型进化,根据支持图片的真实掩码和预测掩码将支持原型划分为主要原型和辅助原型;特征解纠缠,利用临时预测的查询掩码和CLIP编码的文本特征将查询混合特征解纠缠为目标前景和背景特征;分支间特征对齐,通过建立支持分支文本和视觉融合特征与查询前景融合特征的交叉注意力,促进分支间特征的交互与对齐。本发明可以为查询目标提供定制原型,同时还可以实现查询混合特征的解纠缠,缓解了混合特征极易导致语义歧义的问题。
技术关键词
原型 语义分割方法 融合特征 分支 交互特征 图片 交叉注意力机制 文本 网络 查询特征 样本 视觉特征 编码器 标签 像素 基础
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