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申请/专利权人：贵州民族大学
摘要：本发明涉图像的弱监督语义分割技术领域，公开了一种语义分割模型的训练方法、系统和电子设备，方法包括：获取训练数据集；将训练数据集输入至语义分割模型中；双分支网络网络对训练数据集进行特征提取，确定第一类激活图和第二类激活图；通过第一类激活图和第二类激活图对双分支网络进行协同训练，确定目标双分支网络；通过所述目标双分支网络输出目标类激活图，并从目标类激活图中导出伪标签输入分割解码器中对所述语义分割模型进行迭代训练，确定目标语义分割模型。本申请通过设计不同网络架构的双分支网络，进而通过多分支网络缓解类激活图部分激活的问题，解决了类激活图部分激活导致的前背景间语义模糊。
主权项：1.一种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，所述训练数据集包括至少一张图像和至少一个图像级便签；将所述训练数据集输入至语义分割模型中，所述语义分割模型包括双分支网络和分割解码器；其中，所述双分支网络包括以Resnet50为分支的第一特征提取网络和以Vit为分支的第二特征提取网络；所述第一特征提取网络对所述图像和图像级标签进行特征提取，确定第一类激活图，以及所述第二特征提取网络对所述图像和图像级标签进行特征提取，确定第二类激活图；通过所述第一类激活图和所述第二类激活图对所述双分支网络进行协同训练，确定目标双分支网络；通过所述目标双分支网络输出目标类激活图，并从所述目标类激活图中导出伪标签输入分割解码器中对所述语义分割模型进行迭代训练，确定目标语义分割模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州民族大学 一种语义分割模型的训练方法、系统和电子设备
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