[发明专利]一种用于精细人像图片分割的深度学习模型训练方法在审
| 申请号： | 202010327146.2 | 申请日： | 2020-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN111583287A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 齐冬莲;陈汐;闫云凤;郑伊;徐文渊;张建良 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;杭州远鉴信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06T5/30;G06T7/194;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： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于精细人像图片分割的深度学习模型训练方法。采集获取人像图片，二值化构成训练数据集；用Canny边缘算法检测边界；采用自适应膨胀算子对边界扩充形成边缘区域，得到人像边缘/背景区域标注图；将原始图像输入到深度学习模型进行训练处理，训练处理中根据人像边缘/背景区域标注图计算图像梯度损失和分割交叉熵损失，共同对深度学习模型进行训练优化。本发明使用粗糙的人工标注结果，通过“自监督”的方式训练，训练出比人工标注更加精确的分割结果，大大节约人工标注的成本，能够应用于人员监控、人像分析、人像编辑等各种场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 精细 人像 图片 分割 深度 学习 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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