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发明授权
CN108830277B 语义分割模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质 有权

语义分割模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质
摘要：
本申请提供了一种语义分割模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质，其中方法包括：构建训练样本集，所述训练样本集中包括第一类别物体以及第二类别物体，其中第一类别物体标记有边界框以及分割掩码，所述第二类别物体标记有边界框；将所述训练样本集输入至深度网络模型中进行训练，训练出所述第一类别物体的第一边界框参数、第一掩码参数以及第二类别物体的第二边界框参数；将所述第一边界框参数以及第一掩码参数输入至权重传递函数中进行训练，训练出边界框预测掩码参数；根据上述训练出的参数构建出语义分割模型。本申请大幅度降低训练样本集的标记成本，且降低后续训练样本和训练计算时的压力，提升训练效率。
摘要（英）：

The present application provides a semantic segmentation model training method, device, computer apparatus and storage medium, the method comprising: building a training sample set; inputting the training sample set into a deep network model and performing training; further inputting into a weighting transfer function and performing training to obtain a boundary prediction mask parameter; and building a semantic segmentation model. The present application improves training efficiency.

公开/授权文献
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