摘要
本发明公开了一种地图要素预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取样本图像,样本图像中样本地图要素的真值检测结果和样本图像中样本地图要素的描述信息;对样本图像进行特征提取得到样本图像特征;根据样本地图要素待学习的第一查询向量和样本图像特征进行预测得到样本地图要素的第一预测结果;根据样本图像中样本地图要素的描述信息,确定样本地图要素的第二查询向量,并根据第二查询向量和样本图像的图像特征进行预测得到样本地图要素的第二预测结果;根据所述第一预测结果、所述第二预测结果和所述真值检测结果,对所述待训练预测网络进行训练,得到地图要素预测模型。本发明实施例提高了模型精度。
技术关键词
地图要素
样本
场景
解码器
网络
注意力机制
图像特征提取
模型训练模块
可读存储介质
数据获取模块
计算机
训练装置
电子设备
处理器通信
存储器
模板
系统为您推荐了相关专利信息
医学图像分割方法
医学图像数据
计算机程序代码
图像分割精度
计算机程序产品
图像修复模型
图像修复方法
噪声特征
混合模块
复杂度
红外遥感图像
可见光遥感图像
图像生成网络
反射率
判别模块
V2X通信系统
通信链路
训练深度强化学习模型
车辆对基础设施通信
节点特征