一种基于对抗自集成网络的跨域语义分割方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于对抗自集成网络的跨域语义分割方法，该方法首次将对抗训练技术引入到自集成网络模型，通过精心设计的损失函数，同时消除视觉外观领域差异与标签分布领域差异。一方面，对抗训练中的相关损失函数使得自集成模型更好地针对领域差异进行学习；另一方面，自集成模型也提升了对抗训练的稳定性。此外，本发明提出了一种任务辅助的风格迁移网络。该网络可以在保持源域图像语义信息的同时，实现源域到目标域风格的逼真转换。转换后的图像可进一步辅助对抗自集成网络的训练，帮助消除视觉外观领域差异。
基本信息
专利标题 ：
一种基于对抗自集成网络的跨域语义分割方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111275713A
申请号 ：
CN202010079142.7
公开（公告）日 ：
2020-06-12
申请日 ：
2020-02-03
授权号 ：
CN111275713B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
杜博徐永浩张良培
申请人 ：
武汉大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 ：
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
王琪
优先权 ：
CN202010079142.7
主分类号 ：
G06T7/10
IPC分类号 ：
G06T7/10 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2020-07-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/10
申请日 : 20200203
申请日 : 20200203
2020-06-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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