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龍圖騰網(wǎng)恭喜順豐科技有限公司申請的專利實例分割方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114240959B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202010937852.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/11；該發(fā)明授權(quán)實例分割方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)是由陳奇華設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-09-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本實例分割方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┮环N實例分割方法、裝置、電子設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)。該實例分割方法包括：獲取訓(xùn)練好的實例分割模型中的第一子網(wǎng)絡(luò)、第二子網(wǎng)絡(luò)以及包含待分割物體的目標圖像；分別對第一子網(wǎng)絡(luò)、第二子網(wǎng)絡(luò)進行轉(zhuǎn)換處理，得到第一加速執(zhí)行模型、第二加速執(zhí)行模型；調(diào)用第一加速執(zhí)行模型對目標圖像進行特征提取處理，得到目標圖像的第一特征數(shù)據(jù)；根據(jù)第一特征數(shù)據(jù)進行預(yù)測處理，得到目標圖像的第二特征數(shù)據(jù)；調(diào)用第二加速執(zhí)行模型對第二特征數(shù)據(jù)進行預(yù)測處理，得到目標圖像的實例分割結(jié)果。本申請中可以避免高精度的實例分割模型無法直接加載至推理優(yōu)化器上的問題，在保證分割精度的基礎(chǔ)上，使得實例分割模型可以在實時性上得到提升。

本發(fā)明授權(quán)實例分割方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種實例分割方法，其特征在于，所述方法包括：獲取訓(xùn)練好的實例分割模型中的第一子網(wǎng)絡(luò)、所述訓(xùn)練好的實例分割模型中的第二子網(wǎng)絡(luò)、以及包含待分割物體的目標圖像；分別對所述第一子網(wǎng)絡(luò)、所述第二子網(wǎng)絡(luò)進行轉(zhuǎn)換處理，得到所述第一子網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的第一加速執(zhí)行模型、以及所述第二子網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的第二加速執(zhí)行模型；調(diào)用所述第一加速執(zhí)行模型對所述目標圖像進行特征提取處理，得到所述目標圖像的第一特征數(shù)據(jù)；根據(jù)所述第一特征數(shù)據(jù)進行預(yù)測處理，得到所述目標圖像的第二特征數(shù)據(jù)；調(diào)用所述第二加速執(zhí)行模型對所述第二特征數(shù)據(jù)進行預(yù)測處理，得到所述目標圖像的實例分割結(jié)果；所述分別對所述第一子網(wǎng)絡(luò)、所述第二子網(wǎng)絡(luò)進行轉(zhuǎn)換處理，得到所述第一子網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的第一加速執(zhí)行模型、以及所述第二子網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的第二加速執(zhí)行模型，包括：分別對所述第一子網(wǎng)絡(luò)、所述第二子網(wǎng)絡(luò)進行轉(zhuǎn)換處理，得到所述第一子網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的第一ONNX模型、以及所述第二子網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的第二ONNX模型；根據(jù)預(yù)設(shè)的推理優(yōu)化器，對所述第一ONNX模型進行轉(zhuǎn)換處理得到所述第一子網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的第一加速執(zhí)行模型，并對所述第二ONNX模型進行轉(zhuǎn)換處理得到所述第二子網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的第二加速執(zhí)行模型；所述根據(jù)預(yù)設(shè)的推理優(yōu)化器，分別對所述第一子網(wǎng)絡(luò)、所述第二子網(wǎng)絡(luò)進行轉(zhuǎn)換處理，得到所述第一子網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的第一ONNX模型、以及所述第二子網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的第二ONNX模型，包括：獲取所述第一子網(wǎng)絡(luò)的第一模型參數(shù)、所述第二子網(wǎng)絡(luò)的第二模型參數(shù)；將所述第一模型參數(shù)加載至所述推理優(yōu)化器的第一基準模型，得到所述第一子網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的第一ONNX模型；將所述第二模型參數(shù)加載至所述推理優(yōu)化器的第二基準模型，得到所述第二子網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的第二ONNX模型。

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