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申请/专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
摘要：本公开关于一种目标分割模型的训练方法及装置和目标分割方法及装置。所述训练方法包括：获取图像样本数据，每个图像样本数据包括目标图像和跟踪图像，跟踪图像具有目标的真实分割标签，目标的真实分割标签包括所述目标的轮廓的极坐标的真实值；将目标图像和跟踪图像输入目标跟踪模型，获得第一特征图，其中，目标跟踪模型为Ocean模型；将第一特征图输入目标分割模型，获得目标的轮廓的极坐标的估计值；基于目标的轮廓的极坐标的估计值和目标的轮廓的极坐标的真实值计算用于所述目标分割模型的损失函数；基于用于所述目标跟踪模型的损失函数以及用于所述目标分割模型的损失函数来对目标跟踪模型和目标分割模型进行联合训练。
主权项：1.一种目标分割模型的训练方法，其特征在于，包括：获取图像样本数据，其中，每个图像样本数据包括目标图像和跟踪图像，其中，所述目标图像是指包括待跟踪目标的图像，所述跟踪图像是指包括将被执行跟踪的所述目标的图像，并具有所述目标的真实分割标签，其中，所述目标的真实分割标签包括所述目标的轮廓的极坐标的真实值，所述目标的轮廓的极坐标包括所述目标的轮廓上的预定数量n个点的极坐标，极坐标包括极径和极角，所述预定数量n个点的极角为预先设置的固定角度；将所述目标图像和所述跟踪图像输入目标跟踪模型，获得第一特征图，其中，所述目标跟踪模型为Ocean模型；将第一特征图输入目标分割模型，获得所述目标的轮廓的极坐标的估计值，其中，所述目标分割模型是由预定数量的卷积层组成的极坐标系轮廓建模回归模型，最后一个卷积层的通道数为n，所述极坐标系轮廓建模回归模型用于回归所述预定数量n个点的极径，得到所述目标的轮廓的极坐标的估计值；基于所述目标的轮廓的极坐标的估计值和所述目标的轮廓的极坐标的真实值计算用于所述目标分割模型的损失函数；基于用于所述目标跟踪模型的损失函数以及用于所述目标分割模型的损失函数来对所述目标跟踪模型和所述目标分割模型进行联合训练。
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百度查询： 北京达佳互联信息技术有限公司 目标分割模型的训练方法及装置和目标分割方法及装置
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