全球数字财富领导者

大华股份申请目标检测模型专利,提高模型训练的效率和模型的检测精度

2024-03-30 21:13:17
金融界
金融界
关注
0
0
获赞
粉丝
喜欢 0 0收藏举报
— 分享 —
摘要:金融界2024年3月29日消息,据国家知识产权局公告,浙江大华技术股份有限公司申请一项名为“目标检测模型的训练方法、目标检测方法、设备及介质“,公开号CN117788786A,申请日期为2023年11月。专利摘要显示,本申请公开了一种目标检测模型的训练方法、目标检测方法、设备及介质,该目标检测模型的训练方法包括:将样本图像输入至预训练的初始模型,得到初始模型输出的目标框预测结果和目标分类预测结果;基于目标框预测结果和目标框标签,得到目标框预测分数,基于目标分类预测结果和目标分类标签,得到目标分类分数;结合目标框预测分数和目标分类分数,计算目标框预测结果和目标分类预测结果之间的关联损失;基于关联损失训练初始模型,将满足训练结束条件的初始模型作为训练完成的目标检测模型。以将关联损失作为模型参数调整的依据,能够在模型训练过程中考虑目标框预测结果和目标分类预测结果之间的关联性,提高模型训练的效率和模型的检测精度。

金融界2024年3月29日消息,据国家知识产权局公告,浙江大华技术股份有限公司申请一项名为“目标检测模型的训练方法、目标检测方法、设备及介质“,公开号CN117788786A,申请日期为2023年11月。

专利摘要显示,本申请公开了一种目标检测模型的训练方法、目标检测方法、设备及介质,该目标检测模型的训练方法包括:将样本图像输入至预训练的初始模型,得到初始模型输出的目标框预测结果和目标分类预测结果;基于目标框预测结果和目标框标签,得到目标框预测分数,基于目标分类预测结果和目标分类标签,得到目标分类分数;结合目标框预测分数和目标分类分数,计算目标框预测结果和目标分类预测结果之间的关联损失;基于关联损失训练初始模型,将满足训练结束条件的初始模型作为训练完成的目标检测模型。以将关联损失作为模型参数调整的依据,能够在模型训练过程中考虑目标框预测结果和目标分类预测结果之间的关联性,提高模型训练的效率和模型的检测精度。

敬告读者:本文为转载发布,不代表本网站赞同其观点和对其真实性负责。FX168财经仅提供信息发布平台,文章或有细微删改。
go