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申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司
摘要：本公开提供了一种语义分割模型的训练方法、语义分割方法、装置、电子设备和介质，涉及图像处理与人工智能领域，尤其涉及计算机视觉、语义分割与知识蒸馏。一种语义分割模型的训练方法包括：确定至少一个样本数据，每个样本数据包括样本图像、真实语义分割掩码和真实语义类型；对于每个样本数据：将样本图像输入第一网络，获得第一图像特征和第一预测语义分割掩码；将真实语义分割掩码和真实语义类型输入第二网络，获得第二图像特征和第二预测语义分割掩码；将第一图像特征输入到第三网络以获得第一预测语义类型，并且将第二图像特征输入到第三网络以获得第二预测语义类型；确定损失函数；以及基于损失函数调整第一网络的参数。
主权项：1.一种语义分割模型的训练方法，所述语义分割模型用于基于输入图像确定语义分割掩码和语义类型，所述语义分割模型包括第一网络和第三网络，所述第一网络用于基于所述输入图像确定语义分割掩码和图像特征，所述第三网络用于基于图像特征确定语义类型，所述训练方法包括：确定至少一个样本数据，每个样本数据包括样本图像、真实语义分割掩码和真实语义类型；对于每个样本数据：将样本图像输入所述第一网络，获得第一图像特征和第一预测语义分割掩码；以及将真实语义分割掩码和真实语义类型输入第二网络，获得第二图像特征和第二预测语义分割掩码；将所述第一图像特征输入到所述第三网络以获得第一预测语义类型，并且将所述第二图像特征输入到所述第三网络以获得第二预测语义类型；基于所述第一预测语义分割掩码、所述第一预测语义类型、所述第二预测语义分割掩码、所述第二预测语义类型、所述真实语义分割掩码和所述真实语义类型确定损失函数；以及基于所述损失函数调整所述第一网络的参数。
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百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 语义分割模型的训练方法、语义分割方法与装置
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