[发明专利]基于人工智能的实例分割模型训练方法、装置、存储介质在审
| 申请号： | 202210074092.2 | 申请日： | 2022-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN114399512A | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 郑喜民;陈振宏;舒畅;陈又新 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06T7/70;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 尹长斌 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人工智能的实例分割模型训练方法、装置、存储介质，其中，模型训练方法包括：获取长尾分布图像数据集；从长尾分布图像数据集中获取第一样本和第二样本；根据第一位置信息对第一样本进行裁剪，得到目标尾部类别图像；获取第一尺寸和第二尺寸；根据第一位置信息、第一尺寸和第二尺寸确定目标尾部类别图像在第二样本的目标应用位置信息；根据目标应用位置信息将目标尾部类别图像应用于第二样本，得到训练数据；获取预设的实例分割模型，根据训练数据和预置的损失函数对实例分割模型进行训练，得到目标实例分割模型。根据本申请的技术方案，能够有效均衡长尾分布图像数据的数据类别分布，提高实例分割模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 实例 分割 模型 训练 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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