摘要
本申请公开了一种飞机前景分割无监督方法、设备、介质及产品,涉及数据分割领域,该方法包括:采用基于特征相似性的无监督分割方法生成初始分割掩膜,并采用双边求解器算法对所述分割掩膜进行细化,得到分割掩膜;采用所述分割掩膜训练包括编码器和解码器的分割网络;采用训练后的分割网络生成的分割掩膜再次训练所述分割网络,直至达到设定的训练轮数时,得到训练好的分割网络;采用训练好的分割网络输出的分割掩膜分割飞机图像得到飞机前景分割结果。本申请能够提高飞机前景分割精度。
技术关键词
掩膜
飞机
无监督
监督分割方法
网络
编码器
解码器
处理器
适配器
计算机程序产品
图像
计算机设备
算法
可读存储介质
视觉
存储器
注意力
精度
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多通道深度学习模型
分子
先导化合物
三维卷积神经网络
无监督机器学习
空谱联合特征
高光谱图像解混
像素
空间光谱特征
前馈神经网络
网络拓扑优化方法
深度强化学习
算法
计算机存储介质
参数