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申请/专利权人：中国电信股份有限公司
摘要：本申请实施例提供了一种模型训练方法及装置，该方法包括：获取训练样本数据集，训练样本数据集的每个训练样本数据包括多个支持图像和第一查询图像；将多个支持图像输入至预训练图像分割模型的主干网络，得到多个尺度的多个网络层的支持特征图，将第一查询图像输入至主干网络中，得到多个尺度的多个网络层的查询特征图；根据多个尺度的多个网络层的支持特征图及查询特征图，计算多个尺度中的目标尺度的同层相关度以及相邻尺度相关度；根据目标尺度的同层相关度与相邻尺度相关度，计算训练样本数据的预测查询掩码；通过训练样本数据集及每个训练样本数据的预测查询掩码对预训练图像分割模型进行模型训练，得到目标图像分割模型。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本数据集，所述训练样本数据集中的每个训练样本数据包括多个支持图像和第一查询图像；将所述多个支持图像输入至预训练图像分割模型的主干网络中，得到所述多个支持图像对应的多个尺度的多个网络层的支持特征图，并将所述第一查询图像输入至所述预训练图像分割模型的主干网络中，得到所述第一查询图像对应的多个尺度的多个网络层的查询特征图；根据所述多个尺度的多个网络层的支持特征图以及所述多个尺度的多个网络层的查询特征图，计算所述多个尺度中的目标尺度的同层相关度以及相邻尺度相关度，所述同层相关度表征同一尺度的不同网络层的支持特征图和查询特征图之间的相关度，所述相邻尺度相关度表征相邻的两个尺度的所有网络层的支持特征图和查询特征图之间的相关度；根据所述目标尺度的同层相关度与相邻尺度相关度，计算所述训练样本数据的预测查询掩码；通过所述训练样本数据集以及每个训练样本数据的预测查询掩码对所述预训练图像分割模型进行模型训练，得到目标图像分割模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电信股份有限公司 模型训练方法及装置
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