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。
技术关键词
查询特征
网络训练方法
语义特征
预测特征
图像
文本
训练系统
计算中心
坐标
投影单元
索引
数据
电子设备
中间体
矩阵
车载相机
序列
融合特征
系统为您推荐了相关专利信息
多模态
交叉注意力机制
核查方法
模型训练方法
编码模块
基元
草图生成方法
手绘草图
草图数据集
多层感知机
地表反射率
区域生长算法
数字高程模型数据
水体
多光谱
采摘机器人
采摘执行机构
采摘方法
多模态
六轴机械臂