【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及语义分割学习系统，尤其涉及一种无监督语义分割的学习系统。
技术介绍
1、随着计算机视觉技术的发展，语义分割在图像处理、目标检测、场景理解等领域得到了广泛应用。传统的语义分割方法通常依赖于大量的标注数据，这在很大程度上限制了其在实际应用中的推广。近年来，无监督学习方法在计算机视觉、医学图像等领域取得了显著的进展，但大多数无监督学习方法在语义分割任务上仍存在一定的局限性。因此，开发一种能够有效地进行无监督语义分割的学习系统具有重要的理论和实际意义。
2、经检索，中国专利申请号为cn202110643707.4的专利，公开了一种基于无监督学习的医学图像肝脏分割方法，首先取原始计算机断层扫描的腹部图像，通过人工标记出肝脏区域掩膜图像，组成训练集、测试集，对训练集中的图像数据进行归一化预处理，然后通过叠加两个带有attentiongate的unet构建无监督学习网络参数模型，构建损失函数模块，通过所述的的归一图像集对所述的无监督学习网络参数模型进行训练，然后对训练完成的无监督学习网络参数模型进行测试，验证其效果，若效果符合预期则得到可行性无监督学习网络参数模型；最后将待分割图像输入到可行性无监督学习网络参数模型中，得到分割后的肝脏区域图像。上述专利中的系统存在以下不足：该无监督学习方法在语义分割任务上仍存在一定的局限性，还有待改进。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种无监督语义分割的学习系统。
2、为了实现上述
3、一种无监督语义分割的学习系统，包括：
4、特征提取模块：该模块用于从输入图像中提取特征；采用卷积神经网络作为特征提取器，通过多层卷积层和池化层对输入图像进行特征提取；卷积层捕捉图像的空间信息，而池化层可以降低特征的空间维度，提高特征提取的性能；
5、相似度计算模块：该模块用于计算输入图像之间的相似度；采用余弦相似度作为相似度度量方法，通过计算两个图像特征向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似性；
6、聚类模块：该模块用于对输入图像进行聚类；采用层次聚类算法对特征向量进行聚类，将相似的特征向量归为一类；
7、分割结果生成模块：该模块用于根据聚类结果生成语义分割结果；采用图割算法将聚类结果转化为分割掩码，从而实现对输入图像的语义分割；
8、优化模块：该模块用于优化无监督语义分割模型的性能；采用梯度下降算法对模型参数进行更新，以最小化预测误差和损失函数；此外，该模块引入正则化项和动量项技术，用于提高模型的稳定性和收敛速度。
9、优选的：所述无监督语义分割的学习系统还包括：
10、数据增强模块：该模块用于对输入图像进行随机裁剪、旋转、翻转，生成更多的训练样本；通过数据增强，模型学习不同视角和变换下的语义信息。
11、优选的：所述无监督语义分割的学习系统还包括：
12、迁移学习模块：该模块从预训练好的有监督模型中提取特征表示，并将其与无监督语义分割模型的输出相结合，以适应新的任务和场景。
13、优选的：所述无监督语义分割的学习系统还包括：
14、实时推理模块：该模块采用低分辨率的卷积神经网络作为主干网络，以降低计算复杂度和推理延迟；此外，该模块还利用硬件加速技术提高推理速度和能效比。
15、优选的：所述无监督语义分割的学习系统的方法包括如下步骤：
16、s1：数据准备：收集和准备用于训练和测试的图像数据集；所述图像数据集包含与特定任务相关的图像；图像数据集经过标注，将每个像素分配给相应的语义类别；
17、s2：特征提取：使用卷积神经网络从输入图像中提取特征；自动学习图像中的局部特征，并将这些特征组合成更高级的特征表示；
18、s3：相似度计算：使用余弦相似度来衡量两个图像特征向量之间的相似性；余弦相似度的取值范围在-1到1之间，值越接近1表示两个图像越相似；
19、s4：特征向量的聚类：使用层次聚类算法对特征向量进行聚类；层次聚类算法通过计算样本之间的距离确定所属的群组；自动发现数据的结构和模式，并将相似的样本聚集在一起；
20、s5：分割结果生成：根据聚类结果生成语义分割结果；采用图割算法将聚类结果转化为分割掩码，将图像中的像素划分为不同的语义区域；通过最小化分割区域内像素之间的边缘距离来生成分割结果；
21、s6：优化模型：使用梯度下降算法对模型参数进行优化，以最小化预测误差和损失函数；
22、s7：评估和调整：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，并进行调整和改进；使用准确率、召回率等指标来评估模型的性能；根据评估结果，调整模型的超参数、网络结构或者优化算法；
23、s8：应用部署：将训练好的无监督语义分割模型应用于实际场景中。
24、优选的：所述s6中，优化模型的方式具体为：
25、s61：定义损失函数：根据任务需求和数据特点，定义损失函数来衡量模型的性能；
26、s62：使用优化算法更新模型参数：使用梯度下降算法更新模型的参数，以最小化损失函数；通过调整学习率、动量参数提高模型的训练效果；
27、s63：引入正则化项和动量项：引入正则化项和动量项到模型的损失函数中；通过正则化项防止过拟合，通过动量项帮助加速梯度下降过程。
28、优选的：所述s7中，评估和调整的具体方式为：
29、s71：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、调参和最终性能评估；按照70％/15％/15％的比例划分数据集；
30、s72：利用验证集上的性能指标评估不同超参数组合的效果，并根据评估结果进行调整和改进；使用网格搜索或随机搜索方法来寻找最佳的超参数组合；
31、s73：使用测试集对经过调参后的模型进行最终性能评估，并与基准模型或其他相关模型进行比较，以确定模型的性能水平和泛化能力。
32、本专利技术的有益效果为：
33、1.本专利技术通过采用卷积神经网络、余弦相似度、层次聚类、图割算法和梯度下降算法等多种先进技术和方法，实现了一种高效、准确且鲁棒的无监督语义分割学习系统；该系统能够在不需要大量标注数据的情况下，自动地从原始图像中学习到有用的语义信息，并在实际应用中取得良好的性能。
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1.一种无监督语义分割的学习系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种无监督语义分割的学习系统，其特征在于，所述无监督语义分割的学习系统还包括：
3.根据权利要求1所述的一种无监督语义分割的学习系统，其特征在于，所述无监督语义分割的学习系统还包括：
4.根据权利要求1所述的一种无监督语义分割的学习系统，其特征在于，所述无监督语义分割的学习系统还包括：
5.根据权利要求1所述的一种无监督语义分割的学习系统，其特征在于，所述无监督语义分割的学习系统的方法包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种无监督语义分割的学习系统，其特征在于，所述S6中，优化模型的方式具体为：
7.根据权利要求6所述的一种无监督语义分割的学习系统，其特征在于，所述S7中，评估和调整的具体方式为：
【技术特征摘要】
1.一种无监督语义分割的学习系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种无监督语义分割的学习系统，其特征在于，所述无监督语义分割的学习系统还包括：
3.根据权利要求1所述的一种无监督语义分割的学习系统，其特征在于，所述无监督语义分割的学习系统还包括：
4.根据权利要求1所述的一种无监督语义分割的学习系统，其特征在于，所述无监督语义分...
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