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申请/专利权人：联友智连科技有限公司
申请日：2024-03-26
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118155020A
主分类号：G06V10/774
分类号：G06V10/774;G06V10/766;G06V10/25;G06V10/82;G06T7/246;G06T7/73;G06V20/56;G06V20/58
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.07#公开
摘要：本申请公开了模型优化方法、行驶区域检测方法及模型优化装置，方法包括：找出目标方向，对目标方向的loss乘以小于1的系数w。降低E方向的loss占比，使模型训练更加聚焦其他难例调优。本发明实施例通过将边界点距离预测由数值回归改为离散化概率预测，通过分析每个方向的边界点概率分布，可以准确找出目标方向，进而降低目标方向的损失函数占比，使模型训练更加聚焦其他难例调优，本发明实施例能够高效进行检测模型的优化，可广泛应用于数据处理技术领域。
主权项：1.一种模型优化方法，其特征在于，所述方法包括：初始化检测模型；所述检测模型包括卷积网络、全局池化层和全连接层；从预设的训练集中随机获取已标注真值标签的环视图；所述真值标签包括所述环视图的原点在所有方向维度到障碍物的距离数值；将所述环视图输入所述检测模型进行概率预测，得到各个所述方向维度的边界点概率分布；所述原点在各个所述方向维度到所述环视图的画面边缘的线段等分为预设数量的候选点；所述边界点概率分布包括所述方向维度上各个所述候选点为边界点的概率值；所述边界点表征存在障碍物的点位；根据所述边界点概率分布与所述真值标签计算各个所述方向维度的损失函数，基于所述损失函数结合所述边界点概率分布确定所述方向维度中的目标方向；所述目标方向表征对应的方向维度至少存在两个所述边界点；对所述目标方向上的所述损失函数进行缩小修正，结合所述目标方向以外的所述损失函数得到总损失函数；根据所述总损失函数对所述检测模型的模型参数进行调整，然后返回所述从预设的训练集中随机获取已标注真值标签的环视图这一步骤，直至达到预设条件，输出训练完成的所述检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 联友智连科技有限公司 模型优化方法、行驶区域检测方法及模型优化装置
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