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申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司
摘要：一种计算机实现的系统和方法包括从第一增强图像生成第一伪分段数据和从第二增强图像生成第二伪分段数据。第一增强图像和第二增强图像以及其他增强图像在数据集中。机器学习系统被配置为基于数据集生成像素嵌入。第一伪分段数据和第二伪分段数据用于识别与第一增强图像和第二增强图像有关的给定像素属于的第一组分段。跨数据集识别第二组分段。第二组分段不包括给定像素。基于涉及吸引第一组分段同时排斥第二组分段的对应像素嵌入为给定像素计算局部分割损失。基于第一组分段和对应概念的概念向量之间的相似度确定来计算全局概念损失。对应概念基于语义意义对第一组分段与跨数据集的其他组分段分类。基于至少计及局部分割损失和全局概念损失的总损失来更新机器学习系统的参数。
主权项：1.一种用于训练机器学习系统的计算机实现的方法，所述方法包括：从源图像生成第一增强图像，所述第一增强图像与基于其他源图像的其他增强图像一起被包括在数据集中；基于所述第一增强图像生成第一伪分段数据；基于所述其他增强图像生成其他伪分段数据；经由所述机器学习系统为所述数据集生成像素嵌入，所述像素嵌入包括针对给定像素的对应像素嵌入；经由所述第一伪分段数据在所述第一增强图像内识别所述给定像素的对应分段和所述给定像素的非对应分段；经由所述其他伪分段数据为所述其他增强图像识别其他分段；识别与所述对应分段相关联的对应概念；识别所述数据集中与所述对应概念相关联的附加分段，所述附加分段是所述其他分段的子集；基于与以下各项有关的所述对应像素嵌入计算所述给定像素的第一对比损失：a包括所述对应分段的第一正样本，以及b包括所述非对应分段和所述其他分段的第一负样本；基于与以下各项有关的所述对应像素嵌入计算所述给定像素的第二对比损失：a第二正样本，包括共现分段组，所述共现分段组包括所述对应分段、所述非对应分段和所述附加分段，以及b第二负样本，包括在移除所述共现分段组之后所述数据集的剩余分段；优化所述给定像素的总损失，所述总损失计及所述第一对比损失和所述第二对比损失；以及基于所述总损失更新所述机器学习系统的参数。
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百度查询： 罗伯特·博世有限公司 用于自监督语义分割的具有视觉概念框架的系统和方法
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