龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：华人运通(上海)自动驾驶科技有限公司
申请日：2022-12-22
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247746A
主分类号：G06V20/56
分类号：G06V20/56;G06V10/764;G06V10/26;G06V10/80
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种可适应多头任务的场景分类模型训练方法及场景分类方法，通过获取标签图像和无标签图像；对无标签图像进行增强处理，得到相应的第一增强图像和第二增强图像；将标签图像、第一增强图像和第二增强图像依次输入到场景分类模型中进行场景分类，分别得到相应的至少一个维度的场景分类结果；根据标签图像的场景分类标签及其场景分类结果，计算标签损失；根据第一增强图像的场景分类结果和第二增强图像的场景分类结果，计算距离损失；根据标签损失和距离损失，调节场景分类模型的损失，训练后的场景分类模型能够有效解决智能驾驶场景分类任务中场景多维度、语义特征模糊的问题，提高场景分类的精度。
主权项：1.一种可适应多头任务的场景分类模型训练方法，其特征在于，包括：获取标签图像和无标签图像；其中，所述标签图像设有至少一个维度的场景分类标签；对所述无标签图像进行增强处理，得到相应的第一增强图像和第二增强图像；通过预先构建的场景分类模型依次对所述标签图像、所述第一增强图像和所述第二增强图像进行场景分类，得到相应的至少一个维度的场景分类结果；根据所述标签图像的至少一个维度的场景分类标签及其至少一个维度的场景分类结果，计算标签损失；根据所述第一增强图像的至少一个维度的场景分类结果和所述第二增强图像的至少一个维度的场景分类结果，计算场景分类结果的距离损失；根据所述标签损失和所述距离损失，调节所述场景分类模型的损失，直至所述场景分类模型的损失收敛，以完成所述场景分类模型的训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华人运通(上海)自动驾驶科技有限公司 可适应多头任务的场景分类模型训练方法及场景分类方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号