利用周围忽略掩模训练机器学习模型

一种训练机器学习模型以识别图像特征的方法，该方法包括：a.提供包括多个像素的训练图像数据；b.向每个像素分配真值标注，其中每个真值标注与像素中的相应像素有关，并且每个真值标注指示像素是否对应于图像特征；c.提供包括忽略标志集合的忽略掩模，其中每个忽略标志与像素中的相应像素有关，并且每个忽略标志提供像素应被忽略的指示；d.对于每个像素，从机器学习模型接收预测值，其中，每个预测值提供像素与图像特征对应的概率的指示；e.对于没有忽略标志的每个像素，基于该像素的预测值和真值标注来确定损失值，以及f.基于损失值来训练机器学习模型；以及对于具有忽略标志的每个像素，忽略该像素的预测值，使得其不用于训练机器学习模型。