森林场景分割模型的训练方法、分割方法、介质及设备
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种森林场景分割模型的训练方法、分割方法、介质及设备，属于深度学习技术领域。包括利用第一特征提取模块进行特征提取得到第一特征表示；将所述第一特征表示输入分类头；将第一特征表示输入第一映射模块得到第一映射特征并作用采样策略，得到采样映射特征；将采样映射特征与特征向量库中各类别特征进行比对，计算对比相似度；将所述第一映射特征输入预测模块得到预测特征表示；将输入图像进行特征增强后输入第二特征提取模块进行特征提取得到第二特征表示；将第二特征表示输入第二映射模块得到第二映射特征；计算所述预测特征表示与第二映射特征的相似性。本发明提高了森林场景分割模型的精度和泛化能力。
基本信息
专利标题 ：
森林场景分割模型的训练方法、分割方法、介质及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114529725A
申请号 ：
CN202210161087.5
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-02-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈崇锦姚劲松李叶松徐晓昂封晓强路小波
申请人 ：
南京恩博科技有限公司
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区长江后街6号东大科技园创业园长江楼B208室
代理机构 ：
江苏瑞途律师事务所
代理人 ：
白晓宇
优先权 ：
CN202210161087.5
主分类号 ：
G06V10/26
IPC分类号 ：
G06V10/26 G06V10/44 G06V10/764 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/26
申请日 : 20220222
申请日 : 20220222
2022-05-24 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
