申请/专利权人：深圳思谋信息科技有限公司

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117437425B

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V10/40;G06V10/774

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：本申请涉及一种语义分割方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。方法包括：基于样本数据对初始的语义分割模型进行至少两轮预训练，得到预训练模型；语义分割模型包括特征提取网络和至少两个分割头；在每轮预训练过程中，针对每个分割头，根据分割头输出的预测结果和样本数据的类别标签之间的差异，对特征提取网络与该分割头共同迭代优化，得到每轮预训练后的特征提取网络和分割头；特征提取网络在每轮预训练中的迭代优化次数与分割头数量一致；基于预训练模型对获取的待测产品的面成像进行语义分割，得到语义分割结果。采用本申请，能够实现无需重新训练模型，节约计算资源。

主权项：1.一种语义分割方法，其特征在于，包括：基于样本数据对初始的语义分割模型进行至少两轮预训练，得到预训练模型；所述语义分割模型包括特征提取网络和至少两个分割头；所述特征提取网络用于提取特征图；所述至少两个分割头包括第一分割头和至少一个第二分割头；所述第一分割头用于将所述特征图转化成噪声类别下的预测结果；每个所述第二分割头用于将所述特征图转化成真实类别下的预测结果；所述真实类别是指缺陷类别；所述样本数据是对目标类型产品的各面成像标记相符的缺陷类别标签或噪声类别标签得到的；其中，在每轮预训练过程中，针对每个分割头，根据所述分割头输出的预测结果和所述样本数据的类别标签之间的差异，对所述特征提取网络与所述分割头共同迭代优化，得到每轮预训练后的特征提取网络和分割头；所述特征提取网络在每轮预训练中的迭代优化次数与分割头的数量一致；基于目标型号产品的目标面成像样本对所述预训练模型进行细化训练，得到细化训练模型；所述目标面成像样本是对所述目标型号产品的目标面成像标记相符的缺陷类别标签或噪声类别标签得到的；所述目标型号产品是在所述目标类型产品的基础上进一步细化出的产品；确定新增类别下的新增目标面成像样本；确定与所述新增类别相似的真实类别对应的待修改的第二分割头；在所述待修改的第二分割头中增设输出通道，得到待增量训练的第三分割头；其中，增设的输出通道用于输出所述新增类别下的预测结果；在基于所述新增目标面成像样本对所述细化训练模型进行增量训练的过程中，固化所述细化训练模型的特征提取网络和非第三分割头分别对应的模型参数，并基于所述新增目标面成像样本对所述第三分割头进行增量训练，得到增量训练后的第三分割头；确定包括所述增量训练后的第三分割头的增量训练模型；基于所述增量训练模型对获取的待测产品的目标面成像进行语义分割，得到语义分割结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳思谋信息科技有限公司 语义分割方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD