一种基于半监督的无人机航空图像分割方法

本发明提出了一种基于半监督的无人机航空图像分割方法。具体而言，该方法的核心创新体现在四个方面，首先是数据增强，采用基于傅里叶变换的策略，该策略通过在频域对图像进行处理，增强了模型对于图像特征的学习能力，尤其是在处理复杂背景和细节信息时的准确性。其次是，置信度优化方面改进了置信度评估方法，以更精确地处理标签不确定性。这一改进有助于模型在训练过程中减少误差传播，确保了使用高置信度标签，从而提升了学习效率和分割质量。再而是双网络预测结构，通过双网络结构的设计，算法能够并行处理图像数据，综合两个网络的预测结果。这种结构不仅提高了模型对图像特征的捕捉能力，也增强了模型在面对不同场景时的泛化能力。最后对损失函数进行了创新设计，以更好地优化模型训练过程。新的损失函数设计针对性强，旨在增强模型对不同尺度、形状目标的分割能力，以及提高前景与背景的区分效果。