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申请/专利权人：广州文远知行科技有限公司;东风汽车集团股份有限公司
摘要：本申请公开了一种语义分割的方法、装置、设备及可读存储介质，通过获取待标注视频的当前帧图像、上一帧图像和上一帧标注图像，并将当前帧图像、上一帧图像和上一帧标注图像输入语义分割模型，得到当前帧标注图像，其中，语义分割模型以当前帧训练图像、上一帧训练图像和上一帧训练标注图像作为训练样本，以当前帧训练图像中标注的各像素点的类型为训练标签训练得到。在本申请中对当前帧图像进行语义分割时，将上一帧图像和上一帧标注图像作为输入与当前帧图像一起输入语义分割模型，当待标注视频中相邻帧图像差别较小时，语义分割模型可以结合上一帧图像和上一帧标注图像，对当前帧图像中各像素点的类型进行标注，从而提升标注的准确性。
主权项：1.一种语义分割的方法，其特征在于，包括：获取待标注视频的当前帧图像、上一帧图像和上一帧标注图像，所述上一帧标注图像中包含各像素点的类型；将所述当前帧图像、所述上一帧图像和所述上一帧标注图像，输入语义分割模型，得到当前帧标注图像；其中，所述语义分割模型以当前帧训练图像、上一帧训练图像和上一帧标注训练图像作为训练样本，以当前帧训练图像中标注的各像素点的类型为训练标签训练得到；所述语义分割模型包括：依次级联的输入层、当前帧图像标注层和上一帧图像标注层；其中，所述语义分割模型的训练过程，包括：通过输入层，获取当前帧训练图像、上一帧训练图像和上一帧标注训练图像；通过当前帧图像标注层，基于上一帧训练图像和上一帧标注训练图像，对当前帧训练图像进行标注，预测得到当前帧标注图像；通过上一帧图像标注层，对上一帧训练图像进行标注，预测得到上一帧标注图像；以预测得到的当前帧标注图像中各像素点的类型趋近于当前帧训练图像中各像素点的类型标签为训练目标，以及以预测得到的上一帧标注图像中各像素点的类型趋近于上一帧标注训练图像中各像素点的类型标签为训练目标，更新语义分割模型的参数。
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百度查询： 广州文远知行科技有限公司 东风汽车集团股份有限公司 一种语义分割的方法、装置、设备及可读存储介质
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