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Title:
目標対象検出モデルのトレーニング方法、目標対象検出方法、機器、電子機器、記憶媒体及びコンピュータプログラム
Document Type and Number:
Japanese Patent JP2023527615
Kind Code:
A
Abstract:
本開示は、目標対象検出モデルのトレーニング方法、目標対象検出方法及び機器を開示し、人工知能分野に関し、具体的にはコンピュータビジョン及びディープラーニング技術に関し、スマートクラウド及び電網巡回検査シーンに適用することができる。トレーニング方法の具体的な実現手段は、複数のサンプル画像のうちのいずれか一つに対して、目標対象検出モデルを利用してトレーニングパラメータに基づいて複数の特徴マップを抽出し、複数の特徴マップを融合して少なくとも一つの融合特徴マップを取得し、少なくとも一つの融合特徴マップを用いて目標対象の情報を取得することと、目標対象の情報とサンプル画像のタグに関する情報に基づいて、モデルの損失を決定することと、前記損失に基づいて、トレーニングパラメータを調整することと、を含む。【選択図】図２Ａ

Inventors:
王 ▲暁▼迪
▲韓▼ ▲樹▼民
▲馮▼ 原
辛 ▲穎▼
谷 ▲い▼
▲張▼ ▲濱▼
Lee Chao
▲龍▼ 翔
▲鄭▼ 弘▲暉▼
Peng Yan
▲賈▼ 壮
Wang Yunho
Application Number:
JP2022552386A
Publication Date:
June 30, 2023
Filing Date:
January 29, 2022
Export Citation:
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Assignee:
Beijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd.
International Classes:
G06V10/77; G06N3/0464; G06N3/09; G06T7/00; G06V10/52
Domestic Patent References:
JP2019215755A2019-12-19
JP2019200603A2019-11-21
JP2019204321A2019-11-28
JP2020204863A2020-12-24
JP2021508388A2021-03-04
JP2021507388A2021-02-22
Foreign References:
CN111476306A2020-07-31
CN111461110A2020-07-28
CN112699837A2021-04-23
CN111951212A2020-11-17
CN112381806A2021-02-19
CN112131925A2020-12-25
CN111985451A2020-11-24
US20200364518A12020-11-19
WO2017125980A12017-07-27
US20200092463A12020-03-19
CN109344821A2019-02-15
CN111738942A2020-10-02
CN112686097A2021-04-20
Attorney, Agent or Firm:
Kenzo Matsuura



 
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