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龙图腾网恭喜北京文安智能技术股份有限公司申请的专利一种用于交通道路场景的图像语义分割模型训练方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114419058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210103540.7，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种用于交通道路场景的图像语义分割模型训练方法是由张帆;曹松;任必为;宋君;陶海设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于交通道路场景的图像语义分割模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于交通道路场景的图像语义分割模型训练方法，包括：构造语义分割基础模型，调整基础网络的结构以形成语义分割初始模型，利用交通道路场景的样本图像训练集训练语义分割初始模型，以获得图像语义分割模型。本发明解决了现有技术中的因图像语义分割模型的上采样模块的上采样算子使用最邻近插值模式计算；而导致图像语义分割模型的经上采样模块输出后的特征图比较于原始的输入图像损失大量的像素信息，影响了图像语义分割模型的语义分割性能，造成最终的图像语义分割结果的精确性差的问题。

本发明授权一种用于交通道路场景的图像语义分割模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种用于交通道路场景的图像语义分割模型训练方法，其特征在于，包括：构造基础网络为DeepLabV3plus网络和ResnetX网络组合的语义分割基础模型，其中，所述DeepLabV3plus网络的上采样算子使用最邻近插值模式计算；调整所述基础网络的结构以形成语义分割初始模型，其中，调整过程为：复制所述DeepLabV3plus网络的卷积模块至所述DeepLabV3plus网络的底部作为底层卷积模块，将所述基础网络的输入端通过卷积层组后通过跳跃连接的方式与所述DeepLabV3plus网络的输出端合并，将合并端作为所述底层卷积模块的输入端，所述底层卷积模块的输出为最终语义分割结果；所述DeepLabV3plus网络的卷积模块的结构自上而下包括：卷积层、BN层、Relu层和卷积层，所述卷积层组包括一层或多层卷积层；利用交通道路场景的样本图像训练集训练所述语义分割初始模型，以获得图像语义分割模型。

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