(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210556492.7 (22)申请日 2022.05.20 (71)申请人 中山大学 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西 路135号 (72)发明人 赖剑煌　周华君　谢晓华　 (74)专利代理 机构 深圳市创富知识产权代理有 限公司 4 4367 专利代理师 范伟民 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于区域无监督显著性检测的船舶分割方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于区域无监督显著性 检测的船舶分割方法， 包括： 步骤1、 训练得到一 个显著性检测器； 其中， 所述训练得到一个显著 性检测器包括显著性伪标签生 成、 显著性检测器 训练； 步骤2、 基于区域显著性检测的船舶图像分 割， 利用步骤1中得到的显著性检测器， 提取出船 舶图像中每个边界框中船只掩膜。 本发明的显著 性检测模型能够自适应地通过图像高级特征之 间的关联性挖掘出显著性信息， 具有很强的鲁棒 性， 达到了 领域内最先进的性能。 同时， 本发明利 用图像中物体的边界框信息， 能够准确且高效地 为图像中所有船舶生成掩膜。 与其它替代方法相 比， 分割性能取得了较大幅度的提升， 且具有更 好的泛化 性能。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 115170796 A 2022.10.11 CN 115170796 A 1.一种基于区域无监 督显著性检测的船舶分割方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1、 训练得到一个显著性检测器； 其中， 所述训练得到一个显著性检测器包括显著 性伪标签生成、 显著性检测器训练； 步骤2、 基于区域显著性检测的船舶图像分割， 利用步骤1中得到的显著性检测器， 提取 出船舶图像中每 个边界框中船只掩膜。 2.如权利要求1所述的一种基于区域无监督显著性检测的船舶分割方法， 其特征在于： 所述显著性伪标签生成具体为： 使用在ImageNet数据集上无监督预训练的ResNet ‑50作为编码器， 从原始图像中提取 出多层次特 征； 在所述多层次特 征后面分别增 加额外的SE模块 来进一步增强所述多层次特 征； 将所述多层次特征融合到一起后再使用一个SE模块进行增强， 最后输出一个特征图， 所述特征图中每 个像素点的值称为激活值； 设计一个自适应决策边界从所述特征图中找到潜在的显著性区域， 将自适应决策边界 简化为一个阈值， 将所述原始图像的全局均值作为所述阈值， 将所述特征图所有像素点的 激活值减去所述阈值， 随后使用Sigmoid函数变换到0 ‑1之间， 变换后的结果即为生成的显 著性图； 加大所述特征图所有像素点到所述全局均值的距离， 挖掘更多的显著性信息， 将生成 的显著性信息结果经 过条件随机场后处 理得到显著性伪标签。 3.如权利要求2所述的一种基于区域无监督显著性检测的船舶分割方法， 其特征在于， 所述显著性伪标签生成采用以下公式： 其中 是指网络在第i个像素的激活值， 而 是指整张图像上的均值， pi是最终的显著 性预测， σ 是sigmoid函数， 根据输出 的均值定义一个自适应的决策边界， 并且定义每个像 素到决策边界的距离为|pi‑σ(0)|2。 4.如权利要求1所述的一种基于区域无监督显著性检测的船舶分割方法， 其特征在于， 所述显著性检测器训练具体为： 使用在ImageNet数据集上无监督预训练的ResNet ‑50作为编码器， 从原始图像中提取 出多层次特 征； 在所述多层次特 征后面分别通过 卷积层、 残差注意力网络处 理后， 得到 显著性检测器。 5.如权利要求1所述的一种基于区域无监督显著性检测的船舶分割方法， 其特征在于， 所述利用步骤1中得到的显著性检测器， 提取 出图像中每 个边界框中船只掩膜， 具体为： 以船舶图像数据集中所有船舶的边界框为基础， 将边界框扩大为两倍面积后， 提取出 每个边界框中的显著区域； 将扩大后的船舶图像截取出来， 将截取的船舶图像放入显著性模型中， 截取原始边界 框中的显著性结果作为该 船舶的掩膜； 将多个船舶的掩膜拼接 到同一张图像上， 得到全图的船舶掩膜。 6.一种基于区域无监 督显著性检测的船舶分割 系统， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115170796 A 2显著性检测器训练单元， 用于训练得到一个显著性检测器； 其中， 所述训练得到一个显 著性检测器包括显著性伪标签生成、 显著性检测器训练； 显著性检测船舶图像分割单元， 利用所述显著性检测器， 提取出船舶图像中每个边界 框中船只掩膜。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115170796 A 3