[发明专利]一种语义分割训练方法及装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种语义分割训练方法，其特征在于，包括：

根据待训练的语义分割网络，获取源域数据对应的源域分割结果，以及目标域数据对应的目标域分割结果；

根据所述目标域分割结果计算目标域分割损失函数；

根据所述源域分割结果和预设层级权重网络，计算源域分割损失函数；其中，所述预设层级权重网络包括图像级权重网络、区域级权重网络和像素级权重网络；

根据所述目标域分割损失函数和所述源域分割损失函数，训练所述待训练的语义分割网络；

所述根据所述源域分割结果和预设层级权重网络，计算源域分割损失函数，包括：

将所述源域分割结果输入所述预设层级权重网络，获取所述预设层级权重网络中每一层的第一权重结果；

计算所述预设层级权重网络的第一权重结果的均值，获得目标权重结果；

根据所述目标权重结果和所述源域分割结果，计算所述源域分割损失函数。

2.根据权利要求1所述的语义分割训练方法，其特征在于，所述根据所述目标域分割损失函数和所述源域分割损失函数，训练所述待训练的语义分割网络，包括：

获取第一预设系数和第二预设系数；其中，所述第一预设系数和所述第二预设系数之和为一；

计算所述目标域分割损失函数与所述第一预设系数之积，获得第一分割损失函数；

计算所述源域分割损失函数与所述第二预设系数之积，获得第二分割损失函数；

根据所述第一分割损失函数和所述第二分割损失函数之和，训练所述待训练的语义分割网络。

3.根据权利要求1所述的语义分割训练方法，其特征在于，所述获取所述预设层级权重网络中每一层的第一权重结果之后，包括：

将所述目标域分割结果输入所述预设层级权重网络，获取所述预设层级权重网络中每一层的第二权重结果；

获取所述源域数据对应的第一预设权重，以及所述目标域数据对应的第二预设权重；

根据所述每一层的第一权重结果、所述每一层的第二权重结果、所述第一预设权重和所述第二预设权重，计算目标权重损失函数；

根据所述目标权重损失函数训练所述预设层级权重网络。

4.根据权利要求3所述的语义分割训练方法，其特征在于，所述根据所述每一层的第一权重结果、所述每一层的第二权重结果、所述第一预设权重和所述第二预设权重，计算目标权重损失函数，包括：

根据所述第一预设权重和所述第一权重结果计算第一权重损失函数；

根据所述第二预设权重和所述第二权重结果计算第二权重损失函数；

计算所述第一权重损失函数和所述第二权重损失函数之和，获得所述目标权重损失函数。

5.根据权利要求1所述的语义分割训练方法，其特征在于，所述根据待训练的语义分割网络，获取源域数据对应的源域分割结果，以及目标域数据对应的目标域分割结果之前，包括：

根据所述待训练的语义分割网络，获取所述源域数据对应的源域特征，以及所述目标域数据对应的目标域特征；

根据预设生成器，生成所述源域特征对应的第一重建数据，以及所述目标域特征对应的第二重建数据；

根据所述第一重建数据和所述源域数据计算第一重建损失函数，并根据所述第二重建数据和所述目标域数据计算第二重建损失函数；

根据所述第一重建损失函数和所述第二重建损失函数之和，训练所述预设生成器；

根据已训练的所述预设生成器对所述待训练的语义分割网络的参数进行调整。

6.根据权利要求5所述的语义分割训练方法，其特征在于，所述根据预设生成器，生成所述源域特征对应的第一重建数据，以及所述目标域特征对应的第二重建数据之后，还包括：

根据预设判别器，对所述第一重建数据进行判别，获得第一判别结果，并对所述第二重建数据进行判别，获得第二判别结果；

根据所述第一判别结果计算第一对抗损失函数，并根据第二判别结果计算第二对抗损失函数；

根据所述第一对抗损失函数和所述第二对抗损失函数之和，训练所述预设判别器；

根据已训练的所述预设判别器对所述待训练的语义分割网络的参数进行调整。