发明

基于混合伪标签的无监督事件相机语义分割方法和设备2025

2024-04-21 07:45:36 发布于四川 2
  • 申请专利号:CN202311772608.1
  • 公开(公告)日:2025-07-18
  • 公开(公告)号:CN117911687A
  • 申请人:上海人工智能创新中心
摘要:本发明涉及一种基于混合伪标签的无监督事件相机语义分割方法和设备,首先采用无监督域适应框架作为基准,通过自我训练来生成一组伪标签。然后,将离线事件到图像重建(Offline E2VID)纳入框架中,并通过预测重建图像上的分割图来获得另一组伪标签。随后引入噪声标签学习策略混合两组伪标签并提高质量,实现模型的训练。此外,采用了一种目标域中心点软对齐算法,以进一步提高目标域特征的一致性。广泛的实验表明,本发明通过进行伪标签混合有效改善伪标签噪声对语义分割造成的负面影响。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117911687 A (43)申请公布日 2024.04.19 (21)申请号 202311772608.1 (22)申请日 2023.12.21 (71)申请人 上海人工智能创新中心 地址 200232 上海市徐汇区云锦路701号 37、38层 (72)发明人 王之港 赵斌 景凌林 李学龙  (74)专利代理机构 上海科盛知识产权代理有限 公司 31225 专利代理师 宣慧兰 (51)Int.Cl. G06V 10/26 (2022.01) G06V 10/774 (2022.01) G06N 3/0495 (2023.01) G06N 3/0985 (2023.01) 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 (54)发明名称 基于混合伪标签的无监督事件相机语义分 割方法和设备 (57)摘要 本发明涉及一种基于混合伪标签的无监督 事件相机语义分割方法和设备,首先采用无监督 域适应框架作为基准,通过自我训练来生成一组 伪标签。然后,将离线事件到图像重建(Offline  E2VID)纳入框架中,并通过预测重建图像上的分 割图来获得另一组伪标签。随后引入噪声标签学 习策略混合两组伪标签并提高质量,实现模型的 训练。此外,采用了一种目标域中心点软对齐算 法,以进一步提高目标域特征的一致性。广泛的 实验表明,本发明通过进行伪标签混合有效改善 伪标签噪声对语义分割造成的负面影响。 A 7

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