一种基于持续学习的语义分割方法及系统
授权
摘要
本发明公开了一种基于持续学习的语义分割方法及系统，所述方法包括：通过车载单目相机实时采集路面的RGB图像；基于RGB图像识别当前场景的类型，基于场景的类型，获取其对应的最优骨架模型；将实时采集到的RGB图像输入所述最优骨架模型，输出目标检测结果。本发明的方法提高了现有目标检测的骨架模型在复杂多场景下的平均性能。
基本信息
专利标题 ：
一种基于持续学习的语义分割方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113569774A
申请号 ：
CN202110879932.8
公开（公告）日 ：
2021-10-29
申请日 ：
2021-08-02
授权号 ：
CN113569774B
授权日 ：
2022-04-08
发明人 ：
张新钰李骏李志伟刘华平刘玉超韩威
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区清华园1号
代理机构 ：
北京三聚阳光知识产权代理有限公司
代理人 ：
张建纲
优先权 ：
CN202110879932.8
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/34 G06K9/62 G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-08 ：
授权
2021-11-16 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20210802
申请日 : 20210802
2021-10-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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