一种基于少样本的图像语义分割方法及系统

本发明公开了一种基于少样本的图像语义分割方法及系统，涉及计算机视觉中语义分割技术领域。该方法包括步骤：获取已知图像样本集，利用预处理后的图像对图像语义分割模型进行训练；其中，训练过程包括：利用对图像进行特征提取操作，对高频成分进行增强处理后与低频成分结合，通过特征交互和多层融合捕捉初步融合特征中信息之间的相关性，并利用递归增强机制迭代优化特征表示，得到最终的融合特征，根据最终的融合特征恢复图像信息，得到最终的输出图像；利用图像语义分割模型对待分割的图像进行图像语义分割，得到图像分割结果。本发明能够克服物体遮挡、复杂路况、资源限制和训练时间过长的问题，确保了图像分割的实时性和准确性。