基于图形匹配策略的可解释图像分割方法

本发明涉及基于图形匹配策略的可解释图像分割方法，包括：选择图像分割骨干网络，并对所述图像分割骨干网络进行训练；通过图像分割骨干网络对输入图像提取具有语义信息的视觉单词；根据所述具有语义信息的视觉单词，逐空间位置建立特征单元级语义成分关系图与整体的类别级语义成分关系图；测量特征单元级语义成分关系图和类别级语义成分关系图之间的相似性并预测图像的分割结果。本发明的有益效果是：本发明通过实例级别图与类别级别图之间的交互匹配过程，将深度神经网络的推理转化为一个可解释的演绎推理过程，不仅增强了模型决策的透明度，而且在关键应用领域中提高了用户对模型预测的信任度。