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摘要：本申请公开了一种基于语义分割的占用网络训练方法、系统及电子设备，该方法包括：获取车载图像数据，提取车载图像数据中的体素特征；构建实例查询特征，基于实例查询特征与体素特征，计算体素‑实例概率矩阵；基于体素‑实例概率矩阵，选取若干体素特征划分至实例查询特征，生成实例归属集索引；当判定归属于任一实例查询特征的体素特征的数量不为0时，基于划分至相应实例查询特征的体素特征，计算中心文本语义特征；基于体素特征，利用语义预测网络，进行语义预测，生成语义预测特征；基于语义预测特征、中心文本语义特征，计算实例级语义损失函数，对占用网络进行训练。通过本申请中的技术方案，有助于实现利用纯视觉数据对占用网络进行训练。
主权项：1.一种基于语义分割的占用网络训练方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：获取车载图像数据，并提取车载图像数据中的体素特征；步骤2：构建实例查询特征，并基于实例查询特征与体素特征，计算体素-实例概率矩阵；步骤3：基于体素-实例概率矩阵，选取若干体素特征划分至实例查询特征，生成实例归属集索引；步骤4：当判定归属于任一实例查询特征的体素特征的数量不为0时，基于划分至相应实例查询特征的体素特征，计算中心文本语义特征；步骤5：基于体素特征，利用语义预测网络，进行语义预测，生成语义预测特征；步骤6：基于语义预测特征、中心文本语义特征，计算实例级语义损失函数，并利用实例级语义损失函数对占用网络进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 元橡科技(北京)有限公司 基于语义分割的占用网络训练方法、系统及电子设备
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