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龙图腾网获悉智道网联科技(北京)有限公司申请的专利图像语义分割模型训练方法、图像语义分割方法及装置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：CN116310311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310024114.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权图像语义分割模型训练方法、图像语义分割方法及装置是由单国航;贾双成;朱磊设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像语义分割模型训练方法、图像语义分割方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像语义分割模型训练方法，根据待分割图像中所有像素的标签真值，对待分割图像进行边缘检测，得到待分割图像每个类别的物体边缘图像；获取图像预测结果，并依据图像预测结果计算预测结果中每个像素的梯度，生成像素梯度图，并根据像素梯度图得到每个像素的梯度反正切图；依据物体边缘图像和梯度反正切图获得待训练的图像语义分割模型预测待分割图像中每个像素对应的辅助损失值；根据辅助损失值与主损失函数得到的损失值计算待分割图像中各类别的每个像素的总体损失值；根据总体损失值，调整图像语义分割模型的参数，获得训练好的图像语义分割模型。本申请能够提高图像语义分割模型的训练效果，提高语义分割准确率。

本发明授权图像语义分割模型训练方法、图像语义分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图像语义分割模型训练方法，其特征在于，包括： 根据待分割图像中所有像素的标签真值，对所述待分割图像进行边缘检测，得到所述待分割图像每个类别的物体边缘图像； 获取图像预测结果，并依据所述图像预测结果计算所述预测结果中每个像素的梯度，生成像素梯度图，并根据所述像素梯度图得到每个像素的梯度反正切图； 依据所述物体边缘图像和所述梯度反正切图获得待训练的图像语义分割模型预测所述待分割图像中每个像素对应的辅助损失值； 根据所述辅助损失值与主损失函数得到的损失值计算所述待分割图像中各类别的每个像素的总体损失值； 根据所述总体损失值，调整图像语义分割模型的参数，获得训练好的图像语义分割模型； 所述依据所述物体边缘图像和所述梯度反正切图获得待训练的图像语义分割模型预测所述待分割图像中每个像素对应的辅助损失值，包括： 通过以下公式计算辅助损失值： ； 其中，所述为所述辅助损失值，所述为所述梯度反正切图，所述为所述物体边缘图像，所述N为所述和所述矩阵中元素的编号，所述k通过以下公式计算得到： ； 所述主损失函数为交叉熵损失函数。

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