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申请/专利权人：智平方(深圳)科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于开放词汇分割的图像语义分割模型的训练方法和装置，获取训练样本集及预设的点网格；训练样本集中包括至少一个图像、至少一个图像中每个图像中每个实例对应的类别标签；基于预设的点网格、至少一个图像和每个图像对应的像素级的类别标签，确定预设的点网格中每个点对应的查询嵌入向量；基于至少一个图像以及每个点对应的查询嵌入向量，结合预训练好的特征提取及掩码生成模型，生成每个点对应的预测掩码区域向量；基于至少一个图像以及每个点对应的预测掩码区域向量，结合预设的余弦相似度损失函数和预设增强图像文本提取模型，更新多尺度特征适配器的参数。节省人工注释成本，保证图像分割性能。
主权项：1.一种基于开放词汇分割的图像语义分割模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本集及预设的点网格；所述训练样本集中包括至少一个图像、所述至少一个图像中每个图像中每个实例对应的类别标签；所述预设的点网格中包括至少一个点；基于所述预设的点网格、所述至少一个图像和每个图像中每个实例对应的类别标签，确定所述预设的点网格中每个点对应的查询嵌入向量；其中，所述每个点对应的查询嵌入向量中包括每个点的位置嵌入向量，以及每个点在所述每个图像中对应的至少一个真实掩码嵌入向量；基于所述至少一个图像以及所述每个点对应的查询嵌入向量，结合预训练好的特征提取及掩码生成模型，生成每个点对应的预测掩码区域向量；基于所述至少一个图像以及所述每个点对应的预测掩码区域向量，结合预设的余弦相似度损失函数和预设增强图像文本提取模型，更新多尺度特征适配器的参数；所述预设的增强图像文本提取模型用于增强对图像的文本描述；所述多尺度特征适配器，用于增强预测掩模的视觉嵌入；所述预设的余弦相似度损失函数用于实现从每个图像对应的至少一个文本嵌入向量，确定与每个点对应的预测掩码区域向量对应的文本嵌入向量。
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权利要求：
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