一种基于Transformer的半监督式城市街景分割方法技术

本发明专利技术属于街景分割技术领域，涉及一种基于Transformer的半监督式城市街景分割方法，在面临有标签数据的方法中，嵌入Transformer架构提取城市街景图中的全局特征，设计细节解码模块在全局特征的基础上捕捉城市街景图中的局部特征，将最终的特征经过处理形成分割结果图，对于无标签数据，会先对曝光的图片进行暗化，对于过暗的图片进行亮度增强，然后将处理后的图像与原始图片传递到双分支结构进行处理后获取两种分割结果，通过分割结果细化策略来处理后生成最终的分割结果，不仅仅可以用来应对与训练集类似场景的街景图进行分割，还可以用来解决一些未知场景的分割问题，有效地降低人工标注所带来的时间和资金成本，提升在城市街景分割中的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于街景分割，涉及一种半监督式细节强化城市街景分割方法，特别是一种基于transformer的半监督式城市街景分割方法。

技术介绍

1、城市街景分割有效地从城市街景图中分割出不同给定种类的区域，被划分成为语义分割的一个子领域。近年来，随着语义分割技术的成熟城市街景分割的效果有显著的提升。根据实现的方法的不同，可将城市街景分割的技术分成两大类，分别是传统的城市街景分割方法、采用深度学习的方法。

2、传统的方法主要包括三种，一种是根据计算的城市街景图中的灰度阈值进行辅助分割，通过阈值的不同来区分出图像中待分割的区域的位置，这种方法的具有计算量较小的有点，但是难以应对场景复杂的图像；一种是先寻找根据相邻像素的差异值定位到边界区域，再通过边界区域填充为完成的分割区域，这种方法容易出现分割区域大面积丢失的现象。容易受到光照等影响；一种是拟定计算相邻像素的相似性的公式并计算其相似性，将相似经较高的区域联合成完成的区域，从而形成城市街景的分割，这种方法对那些受到造成影响的图片分割效果容易不佳。

3、近年来，随着深度学习的显卡技术的发展，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Transformer的半监督式城市街景分割方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于Transformer的半监督式城市街景分割方法，其特征在于，所述步骤(1)中，具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述基于Transformer的半监督式城市街景分割方法，其特征在于，所述步骤(2)中，具体包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述基于Transformer的半监督式城市街景分割方法，其特征在于，所述步骤(3)中，具体包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述基于Transformer的半监督式城市街景分割方法...

【技术特征摘要】

1.一种基于transformer的半监督式城市街景分割方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于transformer的半监督式城市街景分割方法，其特征在于，所述步骤(1)中，具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述基于transformer的半监督式城市街景分割方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘寒松，王永，王国强，刘瑞，董玉超，
申请(专利权)人：松立控股集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：