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申请/专利权人：山东信达物联应用技术有限公司
摘要：本申请提供了多模态图像分割模型的训练方法和多模态图像分割方法，涉及图像分割的技术领域，所述训练方法包括：采集历史图像以及对应的分割数据，之后将历史图像及其分割数据按照一定比例划分为训练集和测试集，之后采用训练集对第一图像预测子模型进行遮掩训练，之后将测试集输入至训练后的第一图像预测子模型中，获得预测图像数据，之后采用训练集和预测图像数据对第一图像分割子模型进行训练，完成对图像分割模型的训练。本申请通过提高预测遮挡区域的准确性，以及提高图像分割的准确性，进一步提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。
主权项：1.多模态图像分割模型训练方法，其特征在于，所述图像分割模型包括：用于预测被遮挡区域的第一图像预测子模型、用于分割图像的第一图像分割子模型，所述训练方法包括：第一采集：采集历史图像以及对应的分割数据，并构建训练集和测试集；模型训练：包括第一训练、第一预测和第二训练；第一训练：采用训练集对第一图像预测子模型进行遮掩训练，获得第二图像预测子模型；第一预测：为测试集中的样本添加遮掩块，将添加遮掩块的测试集输入至第二图像预测子模型中，获得预测图像数据；第二训练：采用训练集和预测图像数据对第一图像分割子模型进行训练，获得第二图像分割子模型。
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权利要求：
百度查询： 山东信达物联应用技术有限公司 多模态图像分割模型的训练方法和多模态图像分割方法
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