一种自监督学习的实时图像语义分割系统

本发明公开了一种自监督学习的实时图像语义分割系统，涉及实时图像语义分割技术领域，针对工业质检中传统模型的局限性，通过闭环流程提升缺陷检测的准确性、适应性和实时性；采用告警→聚类→标注→微调→回放→部署的闭环流程，具体包括：能量分布分析和视觉‑语言相似度匹配生成告警掩码；自适应谱聚类生成伪标签和稀缺度指标；极少量人工标注确认；冻结编码器微调解码头，弹性记忆系数调配正则和蒸馏；自注意力重构支路提供像素级回放；自动混合精度和异构并行调度实现边缘部署。本发明解决学习‑遗忘循环和在线‑离线割裂难题，实现了模型的快速自进化和长期性能守恒，适用于开放环境下的持续学习。