基于特征原型的半监督域适应语义分割方法和系统

本发明公开基于特征原型的半监督域适应语义分割方法，包括:获取带标注源域图像、带标注目标域图像和无标注目标域图像；构建模型，模型包括编码器、解码器、分类器和风格转换网络；利用带标注源域图像和带标注目标域图像，进行有监督训练分割模型，利用分类器中间层的特征计算特征原型；利用目标域图像和源域图像，进行无监督训练风格转换网络；对解码器和风格转换网络各自的转换图像，进行图像级对齐；利用特征原型改善特征级对齐；将特征原型按照获取来源分别进行处理。本发明通过特征原型对比学习，对提取特征的过程进行了约束，增强了网络提取语义特征的能力，改善了模型的泛化性能，使能在目标域数据分布上取得较好的分割效果。
上海交通大学
张小云 | 叶子玉 | 张娅 | 王延峰