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申请/专利权人：辉达公司
摘要：本申请的实施例涉及训练神经网络以用于车辆重新识别。在各个示例中，神经网络可以被训练用于在相机网络中的车辆重新识别任务例如，匹配跨帧的车辆的外观和分类中使用。神经网络可以被训练以学习嵌入空间，使得与表示不同身份的车辆相比，对应于相同身份的车辆的嵌入被投影为在嵌入空间内彼此更靠近。为了准确且有效地学习嵌入空间，可以使用对比损失函数或三元组损失函数来训练神经网络。此外，为了进一步提高准确度和效率，可以使用采样技术在此被称为批次样本来在训练期间识别对更新神经网络的参数最有意义的嵌入。
主权项：1.一种方法，包括：跟踪第一传感器数据实例与第二传感器数据实例之间的对象，所述跟踪包括：使用神经网络并且至少基于所述第一传感器数据实例，计算嵌入空间中的第一嵌入；使用所述神经网络并且至少基于所述第二传感器数据实例，计算所述嵌入空间中的第二嵌入；以及至少基于所述嵌入空间中的所述第一嵌入与所述第二嵌入之间的计算距离，确定所述第一嵌入和所述第二嵌入对应于所述对象。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辉达公司 训练神经网络以用于车辆重新识别
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