基于微内存的持续语义分割框架

本发明公开了基于微内存的持续语义分割框架。该框架包括：第一获取单元，用于获取第一次任务的若干张图像和每一张图像的标签，其中，第一次任务的若干张图像包括目标个类别；第一训练单元，用于将第一次任务的若干张图像输入旧模型进行训练，得到训练成功的旧模型；第一处理单元，用于选取第一次任务的目标张图像，将第一次任务的目标张图像进行处理，得到第一混合样本；将第一混合样本存储到存储缓冲区，对第一混合样本进行处理，得到第一混合样本的每个语义块对应的多张背景不同的增强图像。本发明解决了现有技术中的持续分割方法，卷积神经网络在处理新任务时，对旧任务存在灾难性遗忘，导致对新任务中图像分割不精确的技术问题。