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指代图像分割模型训练和分割方法、系统、设备及介质 | |
申请号 | CN202311258906.9 |
2023-12-29 | |
公开(公告)号 | CN117315249A |
公开日期 | 2023-12-29 |
摘要 | 本发明涉及提供一种指代图像分割模型训练和分割方法、系统、设备及介质。训练方法包括:获取样本数据,输入指代语句至图像分割模型的语言编码器中,提取语言特征;输入样本图像和语言特征至视觉主干网络,提取不同尺度的图像特征,将语言特征分别嵌入至不同尺度的图像特征,得到不同尺度的语义图像特征图;输入查询向量、不同尺度的语义图像特征图和语言特征至对应层的解码器,基于解码器的对比分组网络将语义图像特征图进行融合,根据融合特征图和语言特征得到最终查询向量和最终融合特征图;根据最终融合特征图和最终查询向量、语言特征与损失函数,调整图像分割模型的参数,得到训练好的图像分割模型。提高算法在实际应用中的分割准确率。 |
当前权利人 | 上海科技大学 |
专利代理人 | 吴向青 |
代理机构 | 上海汉之律师事务所 31378 |
专利申请人 | 上海科技大学 |
公开国别 | CN |
公开国别简称 | CN |
IPC 分类号 | G06V10//26 |
专利有效性 | 审中 |
专利类型 | 发明申请 |
专利类型字典 | 1 |
当前法律状态 | 实质审查 |
简单同族 | CN117315249A |
扩展同族 | CN117315249A |
INPADOC 同族 | CN117315249A |
文献类型 | 专利 |
条目标识符 | https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/347953 |
专题 | 信息科学与技术学院_PI研究组_杨思蓓组 信息科学与技术学院_硕士生 信息科学与技术学院_博士生 |
作者单位 | 上海科技大学 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 杨思蓓,唐嘉晋,郑舸,等. 指代图像分割模型训练和分割方法、系统、设备及介质. CN202311258906.9[P]. 2023-12-29. |
条目包含的文件 | ||||||
文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 |
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