[发明专利]一种针对语义分割模型的上下文不敏感的训练方法有效
| 申请号： | 201910858848.0 | 申请日： | 2019-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN110807462B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 陈怡峰;李颂元;李玺 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种针对语义分割模型的上下文不敏感的训练方法，用于对视频的语义分割算法进行大幅加速。具体包括如下步骤：1)获取用于训练语义分割的多组图像数据集，并定义算法目标；2)使用基于全卷积网络结构的模型在该数据集上进行学习；3)使用类擦去样本生成器产生新的训练样本；4)使用步骤2)得到的网络参数，在原始数据集和步骤3)生成的新样本上结合一致性约束进行优化，得到对上下文不敏感的模型。本发明挖掘语义分割的场景理解能力，所训练的模型在数据擦除、数据干扰和风格迁移等条件下具有更好的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 语义 分割 模型 上下文 敏感 训练 方法 | ||
【主权项】：
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