一种弱标签语义分割标定数据生成方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109815979A(43)申请公布日2019.05.28(21)申请号201811547603.8(22)申请日2018.12.18(71)申请人通号通信信息集团有限公司地址100070北京市丰台区南四环汽车博物馆东侧通号产业园D座6-8层(72)发明人刘阳蔡宏宇胡卫明杨天骄张涛孔祥斌(74)专利代理机构北京纪凯知识产权代理有限公司11245代理人徐宁孙楠(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图2页(54)发明名称一种弱标签语义分割标定数据生成方法及系统(57)摘要本发明涉及一种弱标签语义分割标定数据生成方法及系统，其包括：获取与目标框有重叠区域的锚框，对重叠区域内每个像素点的分类分数；计算与目标框有重叠区域的锚框对重叠区域内每个像素点的投票权重；计算与目标框有重叠区域的锚框对重叠区域内每个像素点的加权投票结果；根据加权投票结果，标定原图中每个像素点所属的类别。本发明通过优化目标检系统中语义分割分支数据标定的精度，提高目标检测的精确性，并能有效节省人力、物力和时间成本。CN109815979ACN109815979A权利要求书1/2页1.一种弱标签语义分割标定数据生成方法，其特征在于包括以下步骤：1)获取与目标框有重叠区域的锚框对重叠区域内每个像素点的分类分数；2)计算与目标框有重叠区域的锚框对重叠区域内每个像素点的投票权重；3)计算与目标框有重叠区域的锚框对重叠区域内每个像素点的加权投票结果；4)根据加权投票结果，标定原图中每个像素点所属的类别。2.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述步骤1)中，获取与目标框有重叠区域的锚框，对重叠区域内每个像素点的分类分数的方法包括以下步骤：1.1)对于目标检测算法中与当前的第m个目标框Om有重叠区域的第n个锚框An，读取算法分类器末端的softmax层输出的该锚框的分类结果Yn；锚框An对其与当前目标框Om的重叠区域的像素点的第k个类别的分数Sm,n,k等于Yn中关于第k个类别的分数yn,k：1.2)重复步骤1.1)中的操作，直到获得与所有目标框有重叠区域的全部锚框对重叠区域内每个像素点的分类分数。3.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述步骤2)中，与目标框有重叠区域的锚框对重叠区域内每个像素点的投票权重的计算方法包括以下步骤：2.1)计算锚框对其与目标框重叠区域内每个像素点的位置权重：采用离散二维高斯函数来赋予位于该锚框内部不同位置的像素点不同的位置权重，该锚框对重叠区域内每个像素点的位置权重为weightp,i,j；2.2)计算锚框对其与目标框重叠区域内每个像素点的尺度权重：采用锚框、目标框及其重叠区域的尺度来赋予位于不同锚框内部的像素点不同的尺度权重；该锚框对重叠区域内每个像素点的位置权重weights,i,j的计算方法为重叠区域的面积除以锚框的面积，再乘以重叠区域的面积除以目标框的面积；2.3)计算锚框对其与目标框重叠区域内每个像素点的投票权重：对于锚框与目标框重叠区域的每个像素点，使用其位置权重与尺度权重的乘积作为其投票权重weightv,i,j为：weightv,i,j＝weightp,i,j·weights,i,j；2.4)重复步骤2.1)至步骤2.3)，直到获得与所有目标框有重叠区域的全部锚框对重叠区域内每个像素点的投票权重。4.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述步骤3)中，与目标框有重叠区域的锚框对重叠区域内每个像素点的加权投票结果的计算方法包括以下步骤：3.1)使用锚框对其与目标框重叠区域内每个像素点进行加权投票；3.2)根据步骤3.1)中的加权投票计算锚框与目标框重叠区域内每个像素点的加权投票结果。5.如权利要求4所述方法，其特征在于：所述步骤3.1)中，对于任意锚框An对其与当前目标框Om的重叠区域的像素点，使用其每个分类的分数与该像素点投票权重的乘积作为锚框An与当前目标框Om对该像素点的投票结果：锚框An对该像素点的每个类别的加权投票分数2CN109815979A权利要求书2/2页6.如权利要求4或5所述方法，其特征在于：所述步骤3.2)中，对于锚框与目标框重叠区域的每个像素点，将所有与之相关的N个锚框与M个目标框对该像素点的加权投票分数中属于每个类别的分数对位相加，得到该像素点的加权投票结果：该像素点每个类别最终获得的加权投票总分数Rk,i,j：7.如权利要求1所述方法，其特征在于：所述步骤4)中，原图中每个像素点所属类别的标定方法包括以下步骤：4.1)对于只位于1个目标框内部，或者位于多个对应相同目标类别的目标框内部重叠区域的像素点，直接读取加权投票总分数Rk,i,j中最高分数所属的类别，并将