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本发明涉及一种基于混合伪标签的无监督事件相机语义分割方法和设备,首先采用无监督域适应框架作为基准,通过自我训练来生成一组伪标签。然后,将离线事件到图像重建(OfflineE2VID)纳入框架中,并通过预测重建图像上的分割图来获得另一组伪标签。随后引入噪声标签学习策略混合两组伪标签并提高质量,实现模型的训练。此外,采用了一种目标域中心点软对齐算法,以进一步提高目标域特征的一致性。广泛的实验表明,本发明通过进行伪标签混合有效改善伪标签噪声对语义分割造成的负面影响。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117911687A
(43)申请公布日2024.04.19
(21)申请号202311772608.1
(22)申请日2023.12.21
(71)申请人上海人工智能创新中心
地址20
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