[发明专利]模型训练方法、实例分割方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 202210843130.6 | 申请日： | 2022-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN115115923A | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 朱敏昭;刘乐遥;孔涛 | 申请（专利权）人： | 北京有竹居网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/26;G06V10/762 |
| 代理公司： | 北京开阳星知识产权代理有限公司 11710 | 代理人： | 范彦扬 |
| 地址： | 101299 北京市平*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开实施例涉及一种模型训练方法、实例分割方法、装置、设备及介质，其中该模型训练方法包括：获取样本图像；获取样本图像的初始标签；其中，初始标签包括目标点所属的语义类别和实例类别，样本图像中每个物体分别标注有一个目标点，且物体标注的目标点为物体中所包含的一个点；基于初始标签生成样本图像的扩展标签；其中，扩展标签包括目标点的关联点所属的语义类别和实例类别，且关联点所属的语义类别和实例类别是基于目标点所属的语义类别和实例类别确定的；基于初始标签和扩展标签对初始的神经网络模型进行训练，并将训练结束时的神经网络模型作为实例分割模型。本公开实施例可有效节约训练模型所需的标注成本。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 实例 分割 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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