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龙图腾网获悉新石器慧通(北京)科技有限公司申请的专利语义分割模型的部署方法、装置、存储介质及设备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：CN119810453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510287660.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权语义分割模型的部署方法、装置、存储介质及设备是由许鑫;杨帆;马玉霖;张雄设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本语义分割模型的部署方法、装置、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种语义分割模型的部署方法、装置、存储介质及设备，属于自动驾驶技术领域。创建适用于DLA的语义分割模型；获取训练集；对于每个训练样本，利用语义分割模型对样本图像进行处理，得到预测结果，利用细节损失函数、三个语义损失函数、边界损失函数和两个分割损失函数对预测结果、真实类别标签和真实边界标签进行损失计算，根据计算结果训练语义分割模型的模型参数；对训练好的语义分割模型进行INT8量化训练，以将语义分割模型由PyTorch格式转换为ONNX格式；将ONNX格式的语义分割模型部署到DLA上。本申请将语义分割模型从GPU迁移到DLA，在不显著牺牲精度的前提下，优化了语义分割模型的推理速度。

本发明授权语义分割模型的部署方法、装置、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种语义分割模型的部署方法，其特征在于，所述方法包括： 创建适用于深度学习加速器DLA的语义分割模型，所述语义分割模型包括特征提取模块、细节提取分支、语义提取分支、边界提取分支、融合模块和上采样分割头，所述细节提取分支包括细节模块1-3和细节预测头，所述细节模块1-3串联后与所述细节预测头相连，所述细节预测头对应于一个细节损失函数Lossp，所述语义提取分支包括语义模块1-3、优化特征金字塔和三个辅助头，所述语义模块1-3串联后与所述优化特征金字塔相连，语义模块1与第一个辅助头相连，所述第一个辅助头对应的语义损失函数为Loss16X，语义模块2与第二个辅助头相连，所述第二个辅助头对应的语义损失函数为Loss32X，所述优化特征金字塔与第三个辅助头相连，所述第三个辅助头对应的语义损失函数为Loss64X，其中，16X、32X和64X表示采样倍数，所述边界提取分支包括边界模块1-3和边界预测头，所述边界模块1-3串联后与所述边界预测头相连，所述边界预测头对应于一个边界损失函数Lossd，所述上采样分割头对应于不同采样率的两个分割损失函数，分别是Loss8X和Loss4X，其中，8X和4X表示采样倍数； 获取训练集，所述训练集中的训练样本包括样本图像、真实类别标签和真实边界标签，所述真实边界标签是对所述真实类别标签进行边界提取得到的； 对于每个训练样本，利用所述语义分割模型对所述样本图像进行处理，得到预测结果，利用所述细节损失函数、三个语义损失函数、所述边界损失函数和两个分割损失函数对所述预测结果、所述真实类别标签和所述真实边界标签进行损失计算，根据计算结果训练所述语义分割模型的模型参数； 对训练好的语义分割模型进行INT8量化训练，以将所述语义分割模型由PyTorch格式转换为ONNX格式； 将所述ONNX格式的语义分割模型部署到所述DLA上。

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