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申请/专利权人：阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
摘要：本申请提供一种图像分割、图像分割模型训练的方法及设备。本申请的方法，通过获取大量的病斑图像样本，以及极少量十位数甚至个位数的代表性样本的标签信息，基于极少量的代表性样本的标签信息，自动生成所述病斑图像样本的伪标签信息，可以大大减少人工标注的工作量，从而大大减少数据标注的人力和时间消耗；进一步地，基于所述病斑图像样本及所述病斑图像样本的伪标签信息，对图像分割模型进行像素级对比学习训练，获得训练完成的图像分割模型，通过像素级对比学习来抑制伪标签信息中错误信息的影响，在保证模型图像分割精准度的前提下，极大地减少标注的人力和时间成本，提升图像分割模型训练的效率，适用于弥漫性病斑数据分析场景。
主权项：1.一种图像分割模型训练方法，其特征在于，包括：获取病斑图像样本，以及代表性样本的标签信息；基于所述代表性样本的标签信息，生成所述病斑图像样本的伪标签信息；基于所述病斑图像样本及所述病斑图像样本的伪标签信息，对图像分割模型进行像素级对比学习训练，获得训练完成的图像分割模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 图像分割、图像分割模型训练的方法及设备
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