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摘要：本发明提出了一种平衡的连续全景分割方法及系统，包括：获取训练样本及重放样本；采用第一模型及第二模型分别对获取训练样本及重放样本进行并行操作处理；补充训练样本中的标注之后，在训练样本的输出切块的标签分配后得到分配后的图像，将分配后的图像与第二Transformer解码器输出的第二特征回溯处理得到第三特征；获得图像的分类输出结果。
主权项：1.一种平衡的连续全景分割方法，其特征是，包括：获取训练样本及重放样本；采用第一模型及第二模型分别对获取训练样本及重放样本进行并行操作处理；其中，第一模型将预测结果分别输出至第一像素解码器及第一Transformer解码器，对第一Transformer解码器的输出进行特征提取获得第一特征，第一特征与第一像素解码器的预测结果叠加作为训练样本过去类别的伪标签，补充训练样本中的标注；对第一特征再次进行特征提取获得第四特征；第二模型将预测结果分别输出至第二像素解码器及第二Transformer解码器，对第二Transformer解码器的输出进行特征提取获得第二特征，第二特征与第二像素解码器的预测结果作为训练样本过去类别的伪标签，补充训练样本中的标注；补充训练样本中的标注之后，在训练样本的输出切块的标签分配后得到分配后的图像，将分配后的图像与第二Transformer解码器输出的第二特征回溯处理得到第三特征；基于第三特征及第四特征获得图像的分类输出结果。
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百度查询： 山东大学 一种平衡的连续全景分割方法及系统
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