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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利低光照语义分割模型训练方法、语义分割方法及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：CN113723231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-17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：202110940177.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权低光照语义分割模型训练方法、语义分割方法及装置是由王卓恒;葛琦设计研发完成，并于2021-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本低光照语义分割模型训练方法、语义分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了低光照语义分割模型训练方法、语义分割方法及装置，所述低光照语义分割模型的训练方法，所述方法包括：获取低光照下图像数据集；通过图像增强模型，分别对获取的图像数据进行增强处理，获得增强图像数据集和增强图像损失函数；通过语义分割模型，分别对获取的增强图像数据进行语义分割，获得语义分割图像数据集和语义分割损失函数；根据增强图像损失函数与语义分割损失函数，获得总损失函数；根据总损失函数对所述语义分割模型进行调整，获得低光照语义分割模型。本发明用于在低光照场景下获得精确的分割精度。

本发明授权低光照语义分割模型训练方法、语义分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种低光照语义分割模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取低光照下图像数据集；通过图像增强模型，分别对获取的图像数据进行增强处理，获得增强图像数据集和增强图像损失函数；通过语义分割模型，分别对获取的增强图像数据进行语义分割，获得语义分割图像数据集和语义分割损失函数；根据增强图像损失函数与语义分割损失函数，获得总损失函数；根据总损失函数对所述语义分割模型进行调整，获得低光照语义分割模型；所述图像增强模型的函数表示为： 其中，表示经过图像增强后输出的正常图像，IL表示低光照图像，f*表示图像亮度调整的映射函数，具体为Sigmod激活函数，θ为增强网络的网络参数；所述增强图像损失函数表示为： 其中，N表示输入图像中的像素总数，和分别表示网络的输出像素结果和对应位置的标签像素，θ为增强网络的网络参数，β在训练过程中被设置为0.1；所述语义分割模型基于ghostNet神经网络模型训练获得，ghostNet神经网络模型中所有卷积都用pointwise卷积代替；所述语义分割损失函数表示为： 其中，yi表示属于i类的预softmax概率，e为常数；所述总损失函数通过对增强图像损失函数与语义分割损失函数级联训练获得；所述总损失函数表示为：L＝βDLD+βSLS4其中L表示整个网络的总损失函数，LD表示增强图像损失函数，LS表示语义分割损失函数，βS表示语义分割损失函数的权重，βD表示增强图像损失函数的权重。

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