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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利语义分割模型训练方法及其装置、计算设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115346085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210977064.1，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权语义分割模型训练方法及其装置、计算设备和介质是由张博翔;王尊冉;凌永根设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本语义分割模型训练方法及其装置、计算设备和介质在说明书摘要公布了：提供了语义分割模型训练方法及其装置、计算设备和介质。训练方法包括：获取包括源域样本集和目标域样本集的训练样本集；针对训练样本集的每个样本：基于第一模态数据生成第一模态特征，并且基于第二模态数据生成第二模态特征，其中每个模态特征包括与第二模态数据包括的点的位置和数量相关联的多个点的特征；以及基于第一模态特征和第二模态特征，生成与第一模态和第二模态分别对应的预测结果、模仿结果和恢复结果；以及基于针对每个样本的与第一模态和第二模态分别对应的预测结果、模仿结果和恢复结果之间的跨模态处理，对该模型进行训练。还包括对第一模态数据或第二模态数据进行掩码处理，并利用每个模态的掩码数据对模型进行训练。

本发明授权语义分割模型训练方法及其装置、计算设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种用于语义分割的模型的训练方法，包括：获取包括源域样本集和目标域样本集的训练样本集，其中所述源域样本集中的每个样本包括第一模态数据、第二模态数据和与第二模态关联的语义标签，并且所述目标域样本集的至少子集中的每个样本包括第一模态数据、第二模态数据且不包括所述语义标签；针对所述训练样本集的每个样本：基于所述样本的第一模态数据生成第一模态特征，并且基于所述样本的第二模态数据生成第二模态特征，其中所述样本的第二模态数据包括多个点的数据；以及基于所述第一模态特征和第二模态特征，生成与第一模态和第二模态分别对应的预测结果、模仿结果和恢复结果，其中每个模态对应的预测结果指示基于当前模态的特征得到的所述多个点中的每个点的语义类别预测概率，每个模态对应的模仿结果指示基于当前模态的特征模仿另一模态的特征得到的所述多个点中的每个点的语义类别预测概率，并且每个模态对应的恢复结果指示通过利用当前模态的特征预测另一模态的数据而得到的另一模态的恢复数据；以及基于针对所述训练样本集的每个样本的与第一模态和第二模态分别对应的预测结果、模仿结果和恢复结果之间的跨模态处理，对所述模型进行训练。

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