(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211029632.1 (22)申请日 2022.08.26 (71)申请人 智道网联科技 （北京） 有限公司 地址 100013 北京市东城区北三环东路3 6 号1号楼B6 01 (72)发明人 孟鹏飞　朱磊　贾双成　李宁　 (74)专利代理 机构 北京汇鑫君达知识产权代理 有限公司 1 1769 专利代理师 李辰 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 语义分割模 型训练方法、 语义分割方法及装 置 (57)摘要 本申请涉及一种语义分割模 型训练方法、 语 义分割方法及装置。 该方法包括： 根据第一边缘 图像的每个像素点的第一距离， 分别确定第二边 缘图像的每个边缘像素点的第二距离， 其中所述 第二边缘图像的边缘像素点与第一边缘图像的 像素点的坐标相同； 根据第二边缘图像的每个边 缘像素点的第二距离， 计算第一边缘图像的像素 点的损失值； 根据损失值， 调整待训练的语义分 割模型的参数， 获得训练好的语义分割模型。 本 申请提供的方案， 能够准确地计算边缘部分的损 失值， 能够提高语义分割模型的训练效果， 提高 语义分割模型的语义分割准确率。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 115331010 A 2022.11.11 CN 115331010 A 1.一种语义分割模型训练方法， 其特 征在于， 包括： 根据待训练的语义分割 模型依据图像输出的预测图像， 采用边缘检测算法提取所述预 测图像的边 缘， 获得第一 边缘图像； 根据所述图像的标注图像， 采用边缘检测算法提取所述标注图像的边缘， 获得第二边 缘图像； 分别获得所述第一边缘图像的每个像素点与所述第一边缘图像的边缘像素点的第一 距离； 根据所述第 一边缘图像的每个像素点的第 一距离， 分别确定所述第 二边缘图像的每个 边缘像素点的第二距离， 其中所述第二边缘图像的边缘像素点的坐标相应地与所述第一边 缘图像的像素点的坐标相同； 根据所述第 二边缘图像的每个边缘像素点的第 二距离， 计算所述第 一边缘图像的像素 点的损失值； 根据所述损 失值， 调整所述待训练的语义分割模型的参数， 获得训练好的语义分割模 型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述分别获得所述第 一边缘图像的每个像 素点与所述第一 边缘图像的边 缘像素点的第一距离， 包括： 将所述第一 边缘图像的每 个边缘像素点的像素值设置为第一设定值； 分别获得所述第一边缘图像的每个像素点与像素值为所述第一设定值的像素点的第 一距离。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 二边缘图像的每个边缘像 素点的第二距离， 计算所述第一 边缘图像的像素点的损失值， 还 包括： 计算所述第一 边缘图像的每 个像素点的交叉熵损失值； 分别将所述第 一边缘图像的每个边缘像素点的交叉熵损失值相应地乘以 （1+所述第二 边缘图像的每个边缘像素点的第二距离） ， 分别获得所述第一边缘图像的每个边缘像素点 的损失值。 4.一种语义分割方法， 其特 征在于， 包括： 获取待分割图像； 将所述待分割图像输入语义分割模型， 获得所述语义分割 模型输出的所述待分割图像 对应的分割 结果， 所述语义分割模型根据权利要求1 ‑3中任一项所述的语义分割模型训练 方法训练得到 。 5.一种语义分割模型训练装置， 其特 征在于， 包括： 第一图像获取模块， 用于根据待训练的语义分割模型依据图像输出的预测图像， 采用 边缘检测算法提取 所述预测图像的边 缘， 获得第一 边缘图像； 第二图像获取模块， 用于根据所述图像的标注图像， 采用所述边缘检测算法提取所述 标注图像的边 缘， 获得第二 边缘图像； 距离计算模块， 用于分别获得所述第 一图像获取模块获得的第 一边缘图像的每个像素 点与所述第一 边缘图像的边 缘像素点的第一距离； 距离确定模块， 用于根据所述距离计算模块获得的第 一边缘图像的每个像素点的第 一 距离， 分别确定所述第二边缘图像的每个边缘像素点的第二距离， 其中所述第二边缘图像权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115331010 A 2的边缘像素点的坐标相应地与所述第一 边缘图像的像素点的坐标相同； 损失计算模块， 用于根据所述距离确定模块确定的第 二边缘图像的每个边缘像素点的 第二距离， 计算所述第一 边缘图像的像素点的损失值； 参数调整模块， 用于根据所述损 失计算模块计算的损 失值， 调整所述待训练的语义分 割模型的参数， 获得训练好的语义分割模型。 6.根据权利要求5所述的装置， 其特征在于： 所述距离计算模块， 还用于将所述第一图 像获取模块 获得的第一边缘图像的边缘像素点的像素值设置为第一设定值； 分别获得所述 第一边缘图像的每 个像素点与像素值 为所述第一设定值的像素点的第一距离 。 7.根据权利要求5所述的装置， 其特征在于： 所述损 失计算模块， 还用于计算所述第一 边缘图像的每个像素点的交叉熵损失值； 分别将所述第一边缘图像的每个边缘像素点的交 叉熵损失值相应地乘以 （1+所述第二边缘图像的每个边缘像素点的第二距离） ， 分别获得所 述第一边缘图像的每 个边缘像素点的损失值。 8.一种语义分割装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取待分割图像； 分割模块， 用于将所述获取模块获取的待分割图像输入语义分割模型， 获得所述语义 分割模型输出的所述待分割图像对应的分割 结果， 所述语义分割模型根据权利要求5 ‑7任 一项所述的语义分割模型训练装置训练得到 。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 以及 存储器， 其上存储有可执行代码， 当所述可执行代码被所述处理器执行时， 使所述处理 器执行如权利要求1 ‑4中任一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其上存储有可执行代码， 当所述可执行代 码被电子设备的处 理器执行时， 使所述处 理器执行如权利要求1 ‑4中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115331010 A 3