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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基于语义分割的占用网络训练方法、系统及电子设备
申请号:CN202411029627
申请日期:2024-07-30
公开号:CN118982669A
公开日期:2024-11-19
类型:发明专利
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
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