[发明专利]利用双嵌入构成的用于提高分割性能的方法及装置有效
| 申请号： | 201910998759.6 | 申请日： | 2019-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN111488879B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 金桂贤;金镕重;金寅洙;金鹤京;南云铉;夫硕焄;成明哲;吕东勋;柳宇宙;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰 | 申请（专利权）人： | 斯特拉德视觉公司 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 马爽;臧建明 |
| 地址： | 韩国庆*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明公开利用双嵌入构成的用于提高分割性能的方法及装置。所述学习方法包括：学习装置(i)使相似度卷积层对从神经网络输出的特征进行相似度卷积运算生成相似度嵌入特征的步骤；(ii)使相似度损失层参考从所述相似度嵌入特征抽样的两点之间的相似度及对应于其的GT标签图像生成相似度损失的步骤；(iii)使距离卷积层对所述相似度嵌入特征进行距离卷积运算生成距离嵌入特征的步骤；(iv)使距离损失层为了增大实例分类的平均值之间的相互分类之差且减小所述实例分类的分类内离散值而生成距离损失的步骤；以及(v)反向传播所述相似度损失及所述距离损失中的至少一个的步骤。本发明能够更明确地识别各分类且更准确地提取各分类的至少一个边缘部分以准确地识别客体。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 嵌入 构成 用于 提高 分割 性能 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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