一种伪标签质量解耦与修正的半监督实例分割方法及系统

本发明公开了一种伪标签质量解耦与修正的半监督实例分割方法及系统，方法包括以下步骤：教师模型处理未标注图像并生成预测结果；通过解耦的双阈值机制过滤预测结果，保留满足条件的预测结果作为实例伪标签；对实例伪标签进行动态实例类别修正，得到修正伪标签；结合预测结果和修正伪标签构建损失函数，训练用于进行实例分割的学生模型。本发明通过解耦的双阈值过滤机制、动态实例类别修正模块及像素级掩码不确定性感知机制，独立控制伪标签的类别与掩码质量，有效减少半监督实例分割任务中伪标签噪声带来的影响；本发明尤其适用于需要利用大规模未标注数据提升图像理解方面的有效性的半监督场景，其显著提升了半监督实例分割的性能。