一种基于精细增益类激活图的弱监督语义分割模型

本发明提出了一种基于精细增益类激活图的弱监督语义分割模型，涉及语义分割技术领域，由两个连续的组件组成：动态分层CAM模块和自适应亲和模块；动态分层CAM模块利用分层功能来生成两个互补的CAM，以及融合这些CAM的动态策略；基于多头自注意的亲和力由自适应亲和模块中的CAM自适应地重新加权，有效地提高了CAM的质量。该模型可以有效克服CAM的过度激活和欠激活问题。在Pascal VOC 2012和MS COCO 2014数据集上进行的广泛实验表明，所提出的LayerCLIP实现了新的最先进的(SOTA)性能，并显示出提高基于CLIP的弱监督语义分割性能的巨大潜力。