26年WH计算机科学与技术基于自适应伪标签细化的无监督全景分割3.65-AI11.46-约35694字符.docx

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JXSFDXXXX 专业 2026 届学士学位论文I摘要无监督全景分割（Unsupervised Panoptic Segmentation, UPS）旨在在不依赖任何人工像素级标注的条件下，同时实现图像中每个像素的语义分类与可数目标的实例区分。目前多数方法通过手工设计的策略合成静态伪标签，并以此训练模型的语义与实例分支。然而，伪标签质量受限且分支独立训练会导致语义—实例冲突与噪声传播，使得现有无监督全景分割方法在精度上远远落后于全监督方法。为缓解上述问题，本研究提出了一种面向伪标签在线优化的无监督全景分割框架，该框架基于教师—学生自蒸馏思想并结合跨分支联合学习与推理后处...

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