基于类间关系的小样本语义分割方法及系统（需要二变）

本发明属于语义分割技术领域，具体公开了一种基于类间关系的小样本语义分割方法及系统，该方法包括如下步骤：获取查询集和特征集图片，提取查询集特征和支持集特征；设置特征自聚合FSA模块，交叉支持和查询功能聚合CSQFA模块和先验掩模图形PMF模块，构建跨支持集和查询集特征聚合网络，得到聚合特征，跨支持集和查询集的密集逐像素注意力特征，将跨支持集和查询集的密集逐像素注意力特征输入先验掩模图形PMF模块，得到最终的先验mask，用于最终分类。采用本技术方案，CSQFA和FASA通过拓展transformer来扩大类间的差距减小类内的差距并实施像素级的密集匹配，PMF则是对原型方式进行改进并挖掘其中的背景信息使得先验mask更加的精准。

《基于类间关系的小样本语义分割方法及系统（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024114291754，当前法律状态为已下证，由重庆大学提出申请，发明人为李佳轩;张太平;陈鑫饶;秦伟森，申请日期为2024-10-14，公开（公告）日期为2025-10-14，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/26 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：语义分割、人工智能、图像处理、图像分割、医疗影像分析软件、工业质检相机、缺陷检测、表面缺陷检测、农业遥感无人机、修图软件。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于语义分割技术领域，具体公开了一种基于类间关系的小样本语义分割方法及系统，该方法包括如下步骤：获取查询集和特征集图片，提取查询集特征和支持集特征；设置特征自聚合FSA模块，交叉支持和查询功能聚合CSQFA模块和先验掩模图形PMF模块，构建跨支持集和查询集特征聚合网络，得到聚合特征，跨支持集和查询集的密集逐像素注意力特征，将跨支持集和查询集的密集逐像素注意力特征输入先验掩模图形PMF模块，得到最终的先验mask，用于最终分类。采用本技术方案，CSQFA和FASA通过拓展transformer来扩大类间的差距减小类内的差距并实施像素级的密集匹配，PMF则是对原型方式进行改进并挖掘其中的背景信息使得先验mask更加的精准。

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