摘要
本发明提供了一种图像分割处理方法及其对应的模型训练方法、系统，涉及图像分割处理技术领域，该方法在图像分割处理过程中所用的网络模型引导形成更加清晰的类内聚类结构与判别性更强的特征边界，从而充分发挥对比学习在特征表示优化方面的优势，提高了图像分割效果；此外，在图像分割处理过程中使用的网络模型基于综合损失函数引入噪声感知的邻居划分策略，以提升聚类准确性与特征表达的稳定性；同时，基于综合损失函数引入异常像素过滤的查询选择机制，通过查询检测策略在选择对比学习查询点时主动排除潜在离群像素，有效提升特征表示的鲁棒性与伪标签质量。
