一种基于扩散模型的伪标签半监督语义分割方法

本发明公开一种基于扩散模型的伪标签半监督语义分割方法，包括：S1：将遥感图像数据输入到预训练的扩散模型中，提取多尺度特征；S2：基于学生‑教师模型，未标记的特征集合通过学生模型得到未标记的语义分割结果，未标记的特征集合通过教师模型生产伪标签；S3：利用熵值计算筛选出伪标签的像素，根据像素划分为可靠像素和不可靠像素，可靠像素参与学生模型的无监督损失计算，与学生模型生成的未标记的语义分割结果进行对比，不可靠像素作为负样本；S4：进行对比学习，得到相对于不可靠标签的对比损失；S5：确定损失函数优化目标，进行学生‑教师模型的训练。本发明实现了以提高特征学习的复杂度并增强特征表征的判别能力。