[发明专利]一种基于现有图像语义分割模型的再优化训练方法及应用有效
| 申请号： | 202010359715.1 | 申请日： | 2020-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN111612802B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;胡友鹏;孙垚棋;张继勇;张勇东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06T7/181;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于现有图像语义分割模型的再优化训练方法及应用。本发明对图像语义分割神经网络模型的最后一层输出，对接近语义边缘的所有像素截取所预测的概率最高的若干个预测标签，通过再优化模型进行特征距离测算，取最近的标签作为该像素的修正预测标签，从而达到提高语义分割预测准确率的目的。本发明提出了基于再识别的边界偏差消除方法，消除了语义边缘邻近区域的不确定性，是对成熟的图像语义分割模型的一次改进。再优化模型专注于语义边缘的修正任务。另外只针对图像语义边缘区域进行优化，在更加具有针对性的前提下，还不会给模型带来过重的运算时间和空间的负担。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 现有 图像 语义 分割 模型 优化 训练 方法 应用 | ||
【主权项】：
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