申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司

申请日：2023-12-20

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746136A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/26;G06V10/42;G06V10/80

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本公开提供了一种路面病害检测方法、神经网络的训练方法、装置和设备，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉、深度学习等技术领域。神经网络包括特征编码子网络、边界预测子网络和分割预测子网络，训练方法包括：获取样本图像和样本图像中的路面病害的真实标签；将样本图像输入特征编码子网络，以得到样本图像特征；将样本图像特征输入边界预测子网络，以得到第一预测结果，第一预测结果表征样本图像中的路面病害的边界；将样本图像特征输入分割预测子网络，以得到第二预测结果，第二预测结果表征样本图像中的路面病害的实例分割区域；以及基于第一预测结果、第二预测结果和真实标签，调整神经网络的参数。

主权项：1.一种用于路面病害检测的神经网络的训练方法，所述神经网络包括特征编码子网络、边界预测子网络和分割预测子网络，所述方法包括：获取样本图像和所述样本图像中的路面病害的真实标签；将所述样本图像输入所述特征编码子网络，以得到样本图像特征；将所述样本图像特征输入所述边界预测子网络，以得到第一预测结果，所述第一预测结果表征所述样本图像中的路面病害的边界；将所述样本图像特征输入所述分割预测子网络，以得到第二预测结果，所述第二预测结果表征所述样本图像中的路面病害的实例分割区域；以及基于所述第一预测结果、所述第二预测结果和所述真实标签，调整所述神经网络的参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 路面病害检测方法、神经网络的训练方法、装置和设备

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