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申请/专利权人：深圳海星智驾科技有限公司

摘要：本发明揭示了一种语义分割模型训练方法、语义分割方法及电子设备，涉及语义分割领域。该方法包括：获取图像训练集中各个训练图像对应的边缘图像以及目标分割结果；根据边缘图像中各个像素的像素值，生成边缘图像对应的像素权重矩阵；将各个训练图像输入至初始语义分割模型中得到预测分割结果；基于像素权重矩阵计算预测分割结果与目标分割结果之间的损失值；基于损失值对初始语义分割模型的参数进行调整，以确定目标语义分割模型。上述方法保证了计算得到的预测分割结果与目标分割结果之间的损失值的准确性，从而可以更加准确确定分割边界的像素，实现了边界优化。从而保证了确定的目标语义分割模型的准确性，进而保证了语义分割结果的准确性。

主权项：1.一种语义分割模型训练方法，其特征在于，包括：获取图像训练集中各个训练图像对应的边缘图像以及目标分割结果；根据所述边缘图像中各个像素的像素值，生成所述边缘图像对应的像素权重矩阵；将各个所述训练图像输入至初始语义分割模型中得到预测分割结果；基于所述像素权重矩阵计算所述预测分割结果与所述目标分割结果之间的损失值；基于所述损失值对所述初始语义分割模型的参数进行调整，以确定目标语义分割模型；其中，所述基于所述像素权重矩阵计算所述预测分割结果与所述目标分割结果之间的损失值，包括：基于所述像素权重矩阵中的各元素的值，生成样本权重总和；基于所述像素权重矩阵以及所述样本权重总和，计算所述预测分割结果与所述目标分割结果之间的交叉熵损失值；其中，所述基于所述像素权重矩阵中的各元素的值，生成样本权重总和，包括：将所述像素权重矩阵中的各元素的值均加上目标参数，得到目标像素权重矩阵；将所述目标像素权重矩阵中的各目标元素的值进行相加，生成所述样本权重总和；其中，所述基于所述像素权重矩阵以及所述样本权重总和，计算所述预测分割结果与所述目标分割结果之间的交叉熵损失值，包括：计算所述训练图像中各个像素的预测结果与真实结果之间初始损失值；将各所述初始损失值乘以所述目标像素权重矩阵中对应的所述目标元素，得到各个像素对应的目标损失值；将各个像素对应的所述目标损失值进行相加之后，除以所述样本权重总和，得到所述预测分割结果与所述目标分割结果之间的交叉熵损失值。

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