技術(shù)特征：

1.一種基于邊緣的開放詞匯分割模型目標識別方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣的開放詞匯分割模型目標識別方法，其特征在于，所述開放詞匯分割模型包括：pvt網(wǎng)絡(luò)、dn網(wǎng)絡(luò)和分類定位模塊；

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于邊緣的開放詞匯分割模型目標識別方法，其特征在于，所述分類定位模塊，利用單個全連接層預(yù)測所述目標的分類和定位，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于邊緣的開放詞匯分割模型目標識別方法，其特征在于，對所述開放詞匯分割模型進行訓(xùn)練的方式包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于邊緣的開放詞匯分割模型目標識別方法，其特征在于，利用所述多個樣本圖像和對應(yīng)的標注信息及噪聲輪廓掩碼圖構(gòu)建數(shù)據(jù)集，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于邊緣的開放詞匯分割模型目標識別方法，其特征在于，利用所述數(shù)據(jù)集訓(xùn)練開放詞匯分割模型，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于邊緣的開放詞匯分割模型目標識別方法，其特征在于，根據(jù)樣本圖像對應(yīng)的標注信息、去噪輪廓掩碼圖、訓(xùn)練中的dn網(wǎng)絡(luò)的去噪擴散模型在加噪和去噪過程中處理的噪聲，以及單個全連接層預(yù)測的樣本目標的分類和定位，計算訓(xùn)練中的開放詞匯分割模型的模型損失，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于邊緣的開放詞匯分割模型目標識別方法，其特征在于，所述分割損失通過下式計算：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于邊緣的開放詞匯分割模型目標識別方法，其特征在于，的計算公式為：

10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于邊緣的開放詞匯分割模型目標識別方法，其特征在于，所述分類定位損失通過下式計算：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于邊緣的開放詞匯分割模型目標識別方法，包括：獲取目標圖像；初始化高斯白噪聲作為目標的噪聲輪廓掩碼圖；將目標圖像和噪聲輪廓掩碼圖輸入開放詞匯分割模型以執(zhí)行以下操作：從目標圖像和噪聲輪廓掩碼圖中提取目標的多尺度特征；對噪聲輪廓掩碼圖進行編碼，得到編碼特征；將多尺度特征作為條件特征與編碼特征進行融合，得到融合特征；根據(jù)融合特征預(yù)測目標的去噪輪廓掩碼圖；根據(jù)去噪輪廓掩碼圖和多尺度特征，利用單個全連接層預(yù)測目標的分類和定位。本發(fā)明能夠有效且快速的完成基于開放詞匯分割模型的目標識別。

技術(shù)研發(fā)人員：李宇飛,田隆,王晗,陳文超,石昊南
受保護的技術(shù)使用者：西安電子科技大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6