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文档简介

2计算各个所述实例分割图层中每个像素点被确定所述重叠区域与所述目标实例分割图层的面采用所述显著性分割模型对所述训练样本进行显著性分割,得到样本显著性分割结计算所述样本实例分割结果中的每个样本实从所述样本实例分割结果中获取所述显著性值小于第二预设显著性值的样本实例分计算各个所述样本实例分割图层中的每个像素点被3确定所述样本目标实例分割图层与所述样本基于所述样本面积比,计算所述样本显著性分割结果基于每个所述样本目标实例分割图层所对应的样本面积比,计算计算所有所述样本目标实例分割图层各自所对应的局4对所述输入图像进行显著性分割;采用所述目标实例分割图层对显著性分割结果进行修5[0012]图2示出根据本公开实施例的从实例分割结果中获取目标实例分割图层的流程[0013]图3示出根据本公开实施例的采用目标实例分割图层对显著性分割结果进行修正[0015]图5示出根据本公开实施例的计算样本显著性分割结果与样本目标实例分割图层[0019]应当理解,本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照义将在下文描述中给出。[0023]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性6[0037]图2示出根据本公开实施例的从实例分割结果中获取目标实例分割图层的流程例分割图层的显著性值计算方法相同的方法,就可以得到N个实例分割图层中的其他实例选出熵值(也即显著性值)小于第一预设显著性值[0043]图3示出根据本公开实施例的采用目标实例分割图层对显著性分割结果进行修正7[0051]图4是根据本公开一种实施例的对显著性分割模型进行修正的流程图。该修正方[0057]样本目标实例分割图层指的是样本实例分割结果中实例分割完整的实例分割图8[0061]在步骤S44中,计算所述样本显著性分割结果与所述样本目标实例分割图层之间[0062]图5示出根据本公开实施例的计算样本显著性分割结果与样本目标实例分割图层现了样本显著性分割结果相比于所有样本目标实例分割图层层I1所对应的样本面积比M1,计算样本显著性分割结果M*与第一样本目标实例分割图层I1用类似的方式,计算样本显著性分割结果M*与其他样本目标实例分割图层的局域图层损例分割图层I1所对应的局域图层损失为L1,第二样本目标实例分割图层I2所对应的局域图9割图层中的实例是比较完整的)的实例分割图层,所以确保了修正完成的显著性分割模型[0070]在一些实施例中,所述显著性分割模型的编码器为基于vit和卷积神经网络的混分割模型进行修正时,可以使用N个query加入解码器中,最终分割模型会生成N个分割结[0076]通过将解码器的每一层都与编码器对应的层连接,通过跳跃连接(skipconnection)的方式将编码器中的高级特征与解码器中的低级特征进行融合。这样可以帮签(也即概率分布)作为目标,所以能够将复杂的老师模型中的知识和信息传递给学生模[0083]可选地,所述修正模块65采用所述目标实例分割图层对显著性分割结果进行修层的局域图层损失;计算所有所述样本目标实例分割图层各自所对应的局域图层损失之[0089]根据本公开实施例的图像处理装置的各个模块所执行操作的具体实现方式已经[0092]下面参考图7,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备600的结构示意[0093]如图7所示,电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM602以及RAM603通过总线604彼此相609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具[0097]在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperTextTransfer[0100]可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、[0103]本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例计算所述样本显著性分割结果与所述样本目标实例分割图层之间的目标图层损失,包括:[0119]尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题,但是应面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。关于上述实施例中的装

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