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基于參數(shù)重要性增量學習的語義分割方法

發(fā)明專利有效專利
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    CN202010944785.3
  • IPC分類號：G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
  • 申請日期：
    2020-09-10
  • 申請人：
    西安電子科技大學;昆山鯤鵬無人機科技有限公司
著錄項信息
專利名稱基于參數(shù)重要性增量學習的語義分割方法
申請?zhí)?/td>CN202010944785.3申請日期2020-09-10
法律狀態(tài)實質審查申報國家中國
公開/公告日2020-12-18公開/公告號CN112101364A
優(yōu)先權暫無優(yōu)先權號暫無
主分類號G06K9/34IPC分類號G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分類表>
申請人西安電子科技大學;昆山鯤鵬無人機科技有限公司申請人地址
陜西省西安市太白南路2號 變更 專利地址、主體等相關變化，請及時變更，防止失效
權利人西安電子科技大學,昆山鯤鵬無人機科技有限公司當前權利人西安電子科技大學,昆山鯤鵬無人機科技有限公司
發(fā)明人謝雪梅;于凱;李旭陽
代理機構陜西電子工業(yè)專利中心代理人暫無
摘要
本發(fā)明提出了一種基于參數(shù)重要性增量學習的語義分割方法，主要解決當今增量學習語義分割精度低且增量訓練需要大量存儲空間的問題。實現(xiàn)步驟為構建基礎訓練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集；搭建語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡并初始化；使用基礎訓練數(shù)據(jù)集對語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，并更新每個參數(shù)的重要性權重；構建增量式數(shù)據(jù)集和增量測試數(shù)據(jù)集；對訓練后的語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行迭代訓練；得到語義分割結果。本發(fā)明在增量訓練過程中使用參數(shù)重要性方法，提高增量訓練后的語義分割精度，并減少了增量訓練所需的存儲空間，可用于增量式語義分割。

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