一种语义分割模型的评估方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及语义分割，尤其涉及一种语义分割模型的评估方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、开放集语义分割旨在识别超出训练数据范围的类别。与传统的语义分割相比，开放集语义分割构成了一个更实用且更具挑战性的场景。其中可能的语义类别或标签的集合在训练阶段并未预定义或限制。开放集场景为机器学习模型提供了处理未见输入的灵活性，增强了适应性和性能。

2、为了提高模型在应用中的稳健性和稳定性，需要对其进行性能评估，现有的模型的评估方式较为单一且不可靠，如何设计一种语义分割模型的评估方法是目前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种语义分割模型的评估方法、装置、设备及介质，以实现对语义分割模型的全面评估。

2、根据本发明的一方面，提供了一种语义分割模型的评估方法，包括：

3、获取目标语义分割模型的的测试数据集，将所述测试数据集输入目标语义分割模型，得到所述目标语义分割模型的目标性能参数；

4、将所述测试数据集输入待比对语义分割模型，得到所述待比对语义分割模型输出的待比对性能参数；

5、基于所述待比对性能参数和所述目标性能参数，确定所述目标语义分割模型的评估结果。

6、根据本发明的另一方面，提供了一种语义分割模型的评估装置，包括：

7、目标性能参数确定模块，用于获取目标语义分割模型的的测试数据集，将所述测试数据集输入目标语义分割模型，得到所述目标语义分割模型的目标性能参数；

8、待比对性能参数确定模块，用于将所述测试数据集输入待比对语义分割模型，得到所述待比对语义分割模型输出的待比对性能参数；

9、评估结果确定模块，用于基于所述待比对性能参数和所述目标性能参数，确定所述目标语义分割模型的评估结果。

10、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

11、至少一个处理器；以及，

12、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

13、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的语义分割模型的评估方法。

14、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的语义分割模型的评估方法。

15、本发明实施例的技术方案，通过目标语义分割模型的的测试数据集，将测试数据集输入目标语义分割模型，得到目标语义分割模型的目标性能参数；将测试数据集输入待比对语义分割模型，得到待比对语义分割模型输出的待比对性能参数；基于所述待比对性能参数和目标性能参数，确定目标语义分割模型的评估结果。通过多种目标性能参数以及待比对语义分割模型对目标语义分割模型的性能评估，解决了现有技术中对目标语义分割模型评估不准确的问题，提高了评估的全面性。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种语义分割模型的评估方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标性能参数包括所述目标语义分割模型提取的目标特征的参数，所述待比对性能参数包括所述待比对语义分割模型提取的待比对特征的参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述测试数据集输入目标语义分割模型，得到所述目标语义分割模型的目标性能参数，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述测试数据集输入待比对语义分割模型，得到所述待比对语义分割模型输出的待比对性能参数，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标性能参数还包括目标交并比值，所述待比对性能参数包括待比对交并比值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述待比对性能参数和所述目标性能参数，确定所述目标语义分割模型的评估结果，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

8.一种语义分割模型的评估装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的语义分割模型的评估方法。

技术总结
本发明公开了一种语义分割模型的评估方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取目标语义分割模型的的测试数据集，将测试数据集输入目标语义分割模型，得到目标语义分割模型的目标性能参数；将测试数据集输入待比对语义分割模型，得到待比对语义分割模型输出的待比对性能参数；基于待比对性能参数和目标性能参数，确定目标语义分割模型的评估结果。通过多种目标性能参数以及待比对语义分割模型对目标语义分割模型的性能评估，解决了现有技术中对目标语义分割模型评估不准确的问题，提高了评估的全面性。

技术研发人员：张可颖,吴新桥,刘岚,覃平,卢铭翔,陈远,谢煜铨,吴滋坤,张宸瑞,沈家旭
受保护的技术使用者：南方电网数字电网科技(广东)有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/10