基于半监督学习的作物器官分割方法及设备

本申请提供一种基于半监督学习的作物器官分割方法及设备，能够将标注作物器官的第一图像样本对语义分割网络进行训练，将得到的第一训练结果与标注作物器官对比后对语义分割网络进行参数调整，得到能进行作物器官分割的分割基线模型；将获取的无标注作物器官的无标注图像进行预测分割，确定作物器官预测掩码，根据作物器官预测掩码对无标注图像进行筛选，得到无标注的第二图像样本；利用第一图像样本和第二图像样本对构建的基于引导蒸馏的半监督模型进行半监督训练，进而得到分割模型，无需所有样本都进行标注，就能够得到精确分割作物器官的分割模型；最后，利用该分割模型对待处理作物图像进行分割处理，进而得到准确的作物器官分割掩码。