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本发明公开了一种面向测试场景无掩码监督的小样本分割方法，所述方法具体包括如下步骤：获取用于训练深度神经网络模型的图像数据集；利用图像数据集构建的图像对及其掩码作为监督信号，通过交叉熵损失训练预先设计好的无需掩码的迭代优化深度神经网络模型；利...
该专利属于浙江大学所有，仅供学习研究参考，未经过浙江大学授权不得商用。

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