基于空间聚类和重建技术的高分辨率图像分割方法

本发明公开了基于空间聚类和重建技术的高分辨率图像分割方法，具体包括S1、构建出token序列；S2、初始化聚类中心，迭代计算更新聚类中心，直到中心位置收敛；S3、抽取图像特征；S4、重建非参数化的特征；S5、选择预测标签：上采样与特征融合后的特征传递给分割头生成每个像素的类别预测，选择概率最高的类别作为每个像素的预测标签；本发明在已有的ViT模型的基础上添加非参数化的token聚类层和重建层，实现ViT的输入从高分辨率图像转移到低分辨率特征，不需要进行大量的人工像素级标注最后重建高分辨率特征的路径，从而在保持预测性能的同时大幅提升推理速度，最终将融合后的特征传递给分割头，生成每个像素的类别预测。