一种基于通道特定原型的弱监督语义分割方法

本发明公开了一种基于通道特定原型的弱监督语义分割方法，包括以下步骤：（1）将图像输入到主流的分类网络提取深层特征并生成初始CAMs；（2）将深层特征和初始CAMs送入通道级局部信息捕获分支，使前景特征和背景特征在特征空间中进行分离；（3）将原型和深层特征送入通道感知的全局信息融合分支，获取全局信息并使用全局信息细化原型；（4）根据骨干网络和两个分支的总损失训练网络寻找最优模型，使用训练好的模型生成最终CAMs；（5）对CAMs进行细化生成伪掩码，指导训练分割网络，得到最终的分割结果；本发明对于经常和背景共现的类别，并且为整体CAMs的质量带来的明显改进，并提高了最终的分割性能。