神思电子申请目标检测增量学习专利，提高图像处理及人工智能技术领域的模型训练效率lg...

摘要：金融界2024年1月11日消息，据国家知识产权局公告，神思电子技术股份有限公司申请一项名为“用于有限模型空间的目标检测增量学习方法、设备及介质“，公开号CN117372819A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本申请提供了一种用于有限模型空间的目标检测增量学习方法、设备及介质，属于图像处理及人工智能技术领域。该方法将待识别图像分别输入预先训练的教师模型及预先训练的增量目标检测模型；基于教师模型的第一输出结果及预设归一化指数函数，确定第一输出结果对应各分类类别的教师分类标签值。基于增量目标检测模型的第二输出结果及预设训练标签，确定第二输出结果对应的标签损失值。基于与第一输出结果对应的置信度、各教师分类标签值及第一目标边界框位置信息，筛选得到教师标签信息。基于教师标签信息及第二输出结果，确定教师模型损失值。根据标签损失值及教师模型损失值，确定目标检测增量损失，以对增量目标检测模型训练。