[发明专利]一种无监督语义分割模型的训练方法及相关装置在审
| 申请号： | 202210603032.5 | 申请日： | 2022-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN115063585A | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 朱艺;刘健庄 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 聂秀娜 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种无监督语义分割模型的训练方法，应用于人工智能技术领域。本方案中，基于图像中的对象所属的类别集合对图像的特征图聚类，得到图像中各个对象所对应的图像区域。通过在对图像特征进行聚类的过程中，基于图像中的对象所属的类别集合来进行聚类，能够在聚类过程中引入语义信息，提高聚类的准确性，从而保证聚类后得到的多个图像区域的分割准确性。然后，通过多模态模型对图像区域和类别集合的文本进行匹配，获得各个图像区域对应的类别，从而为图像引入含有语义信息的伪标注。最后，基于含有语义信息的伪标注对语义分割模型进行训练，能够使得语义分割模型在训练过程中学习到语义信息，提高训练得到的语义分割模型的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 语义 分割 模型 训练 方法 相关 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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