一种基于信息瓶颈和对比学习的双视图交互学习半监督训练方法

本发明提供了一种基于信息瓶颈和对比学习的双视图交互学习半监督训练方法，方法在双视图交互学习过程中将数据流分为标注数据和未标注数据，对于标注数据，双视图交互学习中的两个分割网络通过计算预测值与真实标签的交叉熵损失和Dice损失进行优化，对于未标注数据，两个分割网络产生伪标签进行互相监督，并将信息瓶颈理论用于强化分割网络中特征层与标签（或伪标签）的一致性，弱化其与输入值的一致性，此外，在训练过程中应用了类别中心对比学习方法，首先构建每个类别的中心特征，然后将某一像素特征与所有类别的中心特征进行对比，最后将该像素特征归类于中心特征与其最相似的那一类。通过本发明方案，能够显著提高半监督分割的性能和准确性。