[发明专利]语义分割模型的训练方法和装置、电子设备、存储介质有效
| 申请号： | 201710648545.7 | 申请日： | 2017-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN108229479B | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 詹晓航;刘子纬;罗平;吕健勤;汤晓鸥 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11657 北京思源智汇知识产权代理有限公司 | 代理人： | 毛丽琴 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种语义分割模型的训练方法和装置、电子设备、存储介质，其中方法包括：通过语义分割模型，对各未标注图像进行图像语义分割，得到初步语义分割结果，作为所述未标注图像的类别；通过卷积神经网络，基于各所述未标注图像的类别，及各已标注图像的类别，得到各图像分别对应的子图像及子图像对应的特征，所述各图像包括各所述未标注图像及各所述已标注图像，所述各子图像携带有对应图像的类别；基于各子图像的类别，及各子图像之间的特征距离，训练语义分割模型。本发明上述实施例训练得到的语义分割模型，在语义分割上能获得较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 语义分割 图像 标注 子图像 方法和装置 存储介质 电子设备 卷积神经网络 特征距离 图像语义 准确率 携带 分割 | ||
【主权项】：
1.一种语义分割模型的训练方法，其特征在于，包括：/n通过语义分割模型，对各未标注图像进行图像语义分割，得到初步语义分割结果，作为所述未标注图像的类别；/n通过卷积神经网络，基于各所述未标注图像的类别，及各已标注图像的类别，得到各图像分别对应的子图像及子图像对应的特征，所述各图像包括各所述未标注图像及各所述已标注图像，所述各子图像携带有对应图像的类别；/n基于各子图像的类别，及各子图像之间的特征距离，训练语义分割模型。/n
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