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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：用于图像分割的基于文本的贝叶斯零样本域适应训练方法，属于计算机视觉中的零样本域适应领域。解决了现有的零样本域适应方法主要集中于优化经验风险最小化目标，通常依赖于基于有限提示的离散增强训练，难以充分捕捉目标域的复杂性，从而削弱了迁移模型的有效性的问题。本发明从贝叶斯角度将零样本域适应中的参数的学习过程视为变分推理问题，具体通过对源域和目标域之间的残差进行概率性的建模，引入与域间隙相关的不确定性，进而减少了模型对特定权重的依赖，从而提高模型在目标域的性能。本发明主要用于对图像进行语义分割。
主权项：1.用于图像分割的基于文本的贝叶斯零样本域适应训练方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：从贝叶斯的角度考虑图像分割任务下域适应相关模型的参数的学习过程，具体为：通过可学习分布对源域图像和目标域图像之间的残差进行概率性建模，得到残差分布模型用于域适应；残差分布模型和语义分割头构成图像分割模型；所述残差分布模型中包括t个不同文本描述的残差分布；第一训练阶段对残差分布模型训练：设置残差分布模型的优化目标、及构建第一训练阶段损失后，基于监督给定的N个标注数据对残差分布模型训练；第二训练阶段对残差分布模型和语义分割头同时训练：构建第二训练阶段损失基于利用给定的N个标注数据对残差分布模型和语义分割头进行训练，从而完成对图像分割模型的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 用于图像分割的基于文本的贝叶斯零样本域适应训练方法
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