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公开（公告）号CN117315249B | 申请号CN202311258906.9 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人上海科技大学 |
分类号G06V10/26(2022.01), G06V10/774(2022.01), G06V10/80(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/084(2023.01) | 申请日2023-09-26 | 公开日2026-11-03 |
发布日期2026-11-03 | 文档 ID84696800002800004 | 源数据页码1713 |
专利语言zh | ||
本发明涉及提供一种指代图像分割模型训练和分割方法、系统、设备及介质。训练方法包括：获取样本数据，输入指代语句至图像分割模型的语言编码器中，提取语言特征；输入样本图像和语言特征至视觉主干网络，提取不同尺度的图像特征，将语言特征分别嵌入至不同尺度的图像特征，得到不同尺度的语义图像特征图；输入查询向量、不同尺度的语义图像特征图和语言特征至对应层的解码器，基于解码器的对比分组网络将语义图像特征图进行融合，根据融合特征图和语言特征得到最终查询向量和最终融合特征图；根据最终融合特征图和最终查询向量、语言特征与损失函数，调整图像分割模型的参数，得到训练好的图像分割模型。提高算法在实际应用中的分割准确率。
附图 1