【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种基于知识图谱的图像分割方法。
技术介绍
1、图像分割是计算机视觉中的一个关键任务，旨在将图像分成若干区域，以便进行更细致的分析和理解；
2、传统的图像分割方法如阈值分割、边缘检测和区域生长等，通常依赖于图像的低级特征(如颜色、纹理和形状)，并且现有修正函数对目标检测模型没有优化，而是仅仅提升了测试结果的数值；在处理复杂环境时，经常面临准确性不足的问题。
3、公开号为：cn118429301a专利，公开了一种基于图像分割和知识图谱推理的图像检测方法及装置，但该法仅仅是利用知识图谱对图像分割后输出的携带检测异常点的中间检测图像进行判断，图像分割的过程和知识图谱的过程是分离的，并没有充分利用好知识图谱信息。
技术实现思路
1、针对现有方法的不足，本专利技术巧妙地利用知识图谱构建损失函数，并融入maskrcnn图像分割模型中，极大提高了图像分割的准确性，提高检测精度。
2、本专利技术所采用的技术方案是：一种基于知识图谱的图像分...
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的图像分割方法，其特征在于，构建知识图谱损失函数包括：
3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的图像分割方法，其特征在于，知识图谱损失函数的公式为：
4.根据权利要求3所述的基于知识图谱的图像分割方法，其特征在于，综合损失函数的公式为：
5.根据权利要求2所述的基于知识图谱的图像分割方法，其特征在于，图像数据集包括：MSCOCO。
6.根据权利要求2所述的基于知识图谱的图像分割方法，其特征在于，步骤22具体包括：
7.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的图像分割方法，其特征在于，构建知识图谱损失函数包括：
3.根据权利要求2所述的基于知识图谱的图像分割方法，其特征在于，知识图谱损失函数的公式为：
4.根据权利要求3所述的基于知识图谱的图像分割方法，其特征在于，综合损失函数的公式为：
5.根据权利要求2所述的基于知识图谱的图像分割方法，其特征在于，图像数据集包括：mscoco。
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕絮，毕卉，黄雅颖，方刚，许凯杰，熊宇豪，
申请(专利权)人：常州大学，
类型：发明
国别省市：
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