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摘要
本发明公开一种提升语义分割网络预测概率分布质量的模型训练方法。所述方法包括以下步骤：选取任意全卷积图像语义分割网络进行监督训练,获取输入样本经过所选取网络产生的输出；生成符合条件的掩码和掩码函数,将掩码通过掩码函数作用于获取的网络输出；基于掩码作用后的网络输出,使用softmax函数计算输入样本的预测概率分布,使用交叉熵损失函数监督模型训练至收敛。本发明能够有效减轻语义分割网络对误分类样本仍然给出极高置信度的情况,使模型对于错误分类样本给出较低的置信度,有效提升预测概率分布的质量,有利于应用在对安全性有较高要求的环境中。
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