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申请/专利权人：北京迈格威科技有限公司;成都旷视金智科技有限公司
申请日：2020-09-02
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN112232346B
主分类号：G06V10/26
分类号：G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2021.02.12#实质审查的生效;2021.01.15#公开
摘要：本公开提供了一种语义分割模型训练方法、图像语义分割方法、语义分割模型训练装置、图像语义分割装置、电子设备和计算机可读存储介质，其中语义分割模型训练方法包括：获取训练集，训练集包括图像以及对应的标注信息；将图像进行特征提取，得到图像的特征数据；基于特征数据，得到第一分割框信息以及第一语义分割信息；基于特征数据、第一分割框信息以及第一语义分割信息，得到图像的第二分割框信息以及第二语义分割信息；基于第二分割框信息与标注信息、和或基于第二语义分割信息与标注信息，确定损失值；基于损失值，调整语义分割模型的参数。语义分割模型训练方法能够方便获取训练数据，从而通过大量的、高质量的数据能够提高训练效果。
主权项：1.一种语义分割模型训练方法，其中，所述方法包括：获取训练集，其中，所述训练集包括多个图像、以及所述图像对应的标注信息，任一图像对应的标注信息包括分割框标注和或语义分割标注，所述标注信息包括多种标注类型的标注信息；将所述图像进行特征提取，得到所述图像的特征数据；基于所述特征数据，得到第一分割框信息以及第一语义分割信息；基于所述特征数据、所述第一分割框信息以及所述第一语义分割信息，得到所述图像的第二分割框信息以及第二语义分割信息；基于所述第二分割框信息与所述标注信息、和或基于所述第二语义分割信息与所述标注信息，确定损失值，其中，针对所述多种标注类型中任一标注类型，根据输出确定所述损失值；基于所述损失值，调整所述语义分割模型的参数；其中，所述语义分割模型包括：分割框解码单元以及语义解码单元；所述基于所述特征数据、所述第一分割框信息以及所述第一语义分割信息，得到所述图像的第二分割框信息以及第二语义分割信息，包括：基于特征数据以及第一语义分割信息，通过分割框解码单元进行解码，得到第二分割框信息；基于特征数据以及第一分割框信息，通过语义解码单元进行解码，得到第二语义分割信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京迈格威科技有限公司;成都旷视金智科技有限公司 语义分割模型训练方法及装置、图像语义分割方法及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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