华为技术有限公司朱艺获国家专利权
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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利一种无监督语义分割模型的训练方法及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115063585B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210603032.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种无监督语义分割模型的训练方法及相关装置是由朱艺;刘健庄设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种无监督语义分割模型的训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种无监督语义分割模型的训练方法，应用于人工智能技术领域。本方案中，基于图像中的对象所属的类别集合对图像的特征图聚类，得到图像中各个对象所对应的图像区域。通过在对图像特征进行聚类的过程中，基于图像中的对象所属的类别集合来进行聚类，能够在聚类过程中引入语义信息，提高聚类的准确性，从而保证聚类后得到的多个图像区域的分割准确性。然后，通过多模态模型对图像区域和类别集合的文本进行匹配，获得各个图像区域对应的类别，从而为图像引入含有语义信息的伪标注。最后，基于含有语义信息的伪标注对语义分割模型进行训练，能够使得语义分割模型在训练过程中学习到语义信息，提高训练得到的语义分割模型的精度。
本发明授权一种无监督语义分割模型的训练方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种无监督语义分割模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取训练数据集中的第一图像的特征图，并根据所述第一图像的类别集合对所述特征图进行聚类，得到所述特征图中的多个特征区域，其中所述类别集合用于指示所述第一图像中的多个对象的类别，所述多个特征区域中的每个特征区域对应于所述类别集合中的一个类别； 确定所述第一图像中与所述多个特征区域对应的多个图像区域； 将所述多个图像区域和描述所述类别集合的多个文本输入多模态模型，得到输出结果，所述输出结果用于指示所述多个图像区域中每个图像区域对应于所述类别集合中的一个文本所描述的类别，其中所述多模态模型用于执行图像和文本的匹配； 将所述第一图像输入语义分割模型，得到第一语义分割结果； 根据第一损失函数，对所述语义分割模型进行训练，以更新所述语义分割模型，其中所述第一损失函数是基于所述输出结果和所述第一语义分割结果构建的。
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