一种基于背景信息挖掘的小样本语义分割方法及系统

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本发明提出的一种基于背景信息挖掘的小样本语义分割方法及系统，该方法包括：通过离线背景标记算法网络，对小样本语义分割任务中背景部分的潜在信息进行挖掘，获取伪类数据集，再通过联合训练，极大地提高了语义分割模型在面对新类时的泛化能力和性能，极大地缓解了模型的基类偏置问题。本发明提出的基于背景信息挖掘的小样本语义分割方法，通过将基类图像数据集输入离线背景标记算法网络，由无监督图像分割算法子网络和骨干网络获取原型特征以聚类获取伪类数据集，根据伪类数据集和基类图像数据集进行联合训练，以进行新类图像数据集的分割任务，极大地提高了语义分割模型在面对新类时的泛化能力和性能，极大地缓解了模型的基类偏置问题。