实例分割方法、装置及电子设备.pdf
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实例分割方法、装置及电子设备.pdf
本公开提供了一种实例分割方法、装置及电子设备,涉及人工智能技术领域,具体涉及深度学习、计算机视觉、自然语言处理技术领域。具体实现方案为:获取M个第一特征,每个第一特征基于待分割图像在一个网络层级提取的视觉特征和待分割对象的语言表达信息的语言特征融合得到,所述待分割图像包括所述待分割对象的图像内容,M为大于1的整数;将所述M个第一特征进行不同网络层级之间的特征融合,得到M个第二特征;将所述M个第二特征进行特征融合,得到目标特征;基于所述目标特征对所述待分割图像进行实例分割,得到所述待分割图像中所述待分割对象
实例分割网络训练和实例分割方法、装置、电子设备.pdf
本申请实施例提供了实例分割网络训练方法、实例分割方法、实例分割网络训练装置、实例分割装置、电子设备,实例分割网络训练方法包括:对训练图像中的目标框所对应的第一真值掩码进行稀疏编码,得到目标框对应的真值掩码特征向量;利用实例分割网络,确定训练图像中的目标框所对应的预测掩码特征向量;基于目标框对应的真值掩码特征向量和目标框对应的预测掩码特征向量,更新实例分割网络的参数。
实例分割方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请提供一种实例分割方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该实例分割方法包括:获取训练好的实例分割模型中的第一子网络、第二子网络以及包含待分割物体的目标图像;分别对第一子网络、第二子网络进行转换处理,得到第一加速执行模型、第二加速执行模型;调用第一加速执行模型对目标图像进行特征提取处理,得到目标图像的第一特征数据;根据第一特征数据进行预测处理,得到目标图像的第二特征数据;调用第二加速执行模型对第二特征数据进行预测处理,得到目标图像的实例分割结果。本申请中可以避免高精度的实例分割模型无法直接加载至推理
视频实例分割方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本公开提供一种视频实例分割方法、装置、电子设备以及存储介质,包括:获取视频序列,并确定所述视频序列中待检测的目标对象;对所述目标对象的非相干区域进行检测,得到若干非相干点;基于所述若干非相干点构建非相干序列,并对所述非相干序列进行校正,得到校正后的非相干序列;对所述校正后的非相干序列进行分割。本公开通过对目标对象的非相干区域进行检测得到了若干非相干点,进而通过若干非相干点构建了非相干序列,最终通过对非相干序列进行分割完成了视频实例的分割。
用于实例分割的头部模型、实例分割模型、图像分割方法及装置.pdf
本申请公开了一种用于实例分割的头部模型、实例分割模型、图像分割方法及装置,涉及计算机视觉和深度学习技术等人工智能技术领域,其中头部模型包括:所述目标框分支包括第一分支和第二分支,所述第一分支用于对输入的第一特征图进行处理,得到目标框的类别信息和置信度,所述第二分支用于对所述第一特征图进行处理,得到所述目标框的位置信息;所述掩码分支用于对输入的第二特征图进行处理,得到掩码信息;其中,所述第二特征图为ROI提取模块输出的特征图,所述第一特征图为所述第二特征图经池化处理后得到的特征图。本申请能够使头部部分预测出