用于训练对象检测器的实例分割模型的计算机实现的方法

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用于训练对象检测器的实例分割模型的计算机实现的方法
申请号:CN202510430901
申请日期:2025-04-08
公开号:CN120807900A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
用于训练对象检测器的实例分割模型的计算机实现的方法。用于训练实例分割模型的方法包括:提供未标注图像和表示标注对象的标注图像;通过将标注对象的一个或多个算入到未标注图像中生成第一图像,通过将一个或多个附加标注对象算入到第一图像中和/或从第一图像中移除一个或多个标注对象的至少一个生成第二图像,通过对第一图像进行空间增强生成第三图像;通过以下方式训练模型:通过将第一图像、第二图像和第三图像分别输入到模型中生成第一预测结果、第二预测结果和第三预测结果;确定第一预测结果和第二预测结果的嵌入损失,确定第一预测结果和第三预测结果的正则化损失,其中第一预测结果表示伪标签,和使用嵌入损失和正则化损失训练模型。
技术关键词
实例分割模型 对象 三元组 图像 标签 控制机器人设备 计算机 数据处理设备 检测器 指令 颜色 介质
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