公开(公告)号：CN119516181A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202311069664.9

申请日：2023-08-23

Applicant: 滴图(北京)科技有限公司

Inventor： 孙良棚

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V20/64 ,  G06V20/58

Abstract: 本说明书实施例提供一种图像分割方法、系统、装置及存储介质，该方法包括获取待分割图像，待分割图像包括非地面语义要素；基于待分割图像和训练好的语义分割模型确定感兴趣对象，语义分割模型为机器学习模型；基于待分割图像和点云数据，确定待分割图像对应的点云深度信息；基于感兴趣对象和点云深度信息，确定待分割图像的目标掩码。

公开(公告)号：CN118260628A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202211701114.X

申请日：2022-12-28

Applicant: 滴图(北京)科技有限公司

Inventor： 孙良棚 ,  盛克华

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/04

Abstract: 根据本公开的实施例，提供了模型训练和应用的方法、装置、设备、介质和产品。该方法包括通过将第一样本集中的第一数目的样本分别输入到分类模型，生成第一数目的第一预测分类结果，第一标注信息标注第一数目的样本在多个类别中的至少一个类别中的第一真值分类结果；通过将第二样本集中的第二数目的样本分别输入到分类模型，生成第二数目的第二预测分类结果，第二标注信息标注第二数目的样本在多个类别中的至少另一个类别中的第二真值分类结果；基于第一数目的第一预测分类结果与第一标注信息之间的第一误差以及第二数目的第二预测分类结果与第二标注信息之间的第二误差，来确定针对分类模型的训练损失；以及基于训练损失来训练分类模型。