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本发明涉及一种基于多任务学习的参数自适应调节的全景分割方法，包括：可提取图像前景对象信息的基于单阶段检测网络的实例分割分支网络设计；可提取图像背景语义信息的基于全卷积神经网络的语义分割分支设计；以两分支结果为先验信息，通过启发式方法进行结果聚合的端到端全景分割网络设计；以及基于多任务学习思想，设计可根据训练情况自适应调节参数改变训练权重的损失函数。本发明可以根据训练中损失函数的变化情况作为先验知识对全景分割子分支训练权重进行自适应调节，提高模型表现，完成全景分割任务。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113139549 A
(43)申请公布日 2021.07.20
(21)申请号 202110318993.7
(22)申请日 2021.03.25
(71)申请人 北京化工大学
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