【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉和自然语言处理领域，具体涉及一种基于三阶段训练策略的文本-视觉指代分割方法。
技术介绍
1、在计算机视觉领域，图像分割是一项核心任务,占有举足轻重的地位。其主要任务是将数字图像细分成多个部分或区域，以便于进一步的图像分析和处理。在各种应用场景中，如医学成像、机器人导航、场景理解和增强现实等，图像分割扮演着关键角色。
2、在传统的图像分割方法中，传统的分割模型通常依赖于明确的视觉提示，如边界框或点标记。然而，这种方法在处理基于文本描述的复杂分割任务时面临挑战，因为这要求模型理解和解析自然语言描述，并将其与图像内容相关联。
3、近期，meta推出的sam(segment anything model)模型在这一领域显示出了显著的潜力，可以处理多种类型的输入提示，它的灵活性和强大的视觉理解能力使其在许多情况下表现出色。尽管如此，sam在处理依赖文本描述的分割任务时存在性能不足之处，特别是当描述变得复杂或含糊时，模型的性能会有所下降。鉴于文本指导的图像分割在多种应用中的重要性，这一局限性成为了一个
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于三阶段训练策略的训练文本-视觉指代分割的方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于三阶段训练策略的训练文本-视觉指代分割的方法，其特征在于：所述步骤四中通过三阶段策略进行优化的方式还具有：引入多层自适应训练机制，对于文本编码器中的每一层，根据其在训练过程中的表现动态调整其学习率，具体为：若某一层显示出较好的性能提升，其学习率被相应降低，以避免过拟合；反之，若某层表现不佳，则增加其学习率，促进其更快学习。
3.根据权利要求2所述的基于三阶段训练策略的训练文本-视觉指代分割的方法，其特征在于：所述步骤一中的图像编码器...
【技术特征摘要】
1.一种基于三阶段训练策略的训练文本-视觉指代分割的方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于三阶段训练策略的训练文本-视觉指代分割的方法，其特征在于：所述步骤四中通过三阶段策略进行优化的方式还具有：引入多层自适应训练机制，对于文本编码器中的每一层，根据其在训练过程中的表现动态调整其学习率，具体为：若某一层显示出较好的性能提升，其学习率被相应降低，以避免过拟合；反之，若某层表现不佳，则增加其学习率，促进其更快学习。
3.根据权利要求2所述的基于三阶段训练策略的训练文本-视觉指代分割的方法，其特征在于：所述步骤一中的图像编码器具有特征增强步骤，该特征增强步骤具体...
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