【发明公布】神经网络训练、行驶控制方法及装置_商汤集团有限公司_202110224337.0 

申请/专利权人:商汤集团有限公司

申请日:2021-02-26

发明/设计人:王泰;祝新革;林达华

公开(公告)日:2021-06-08

代理机构:北京中知恒瑞知识产权代理事务所(普通合伙)

公开(公告)号:CN112926461A

代理人:吴迪

主分类号:G06K9/00(20060101)

地址:中国香港新界沙田香港科学园科技大道西一号核心大楼第二座2楼226-230室

分类号:G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2021.06.08#公开

摘要:本公开提供了一种神经网络训练、行驶控制方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取训练样本;基于训练样本中待检测对象的二维标注框的尺度,确定二维标注框内每个像素点匹配的目标神经网络中的子网络结构;其中,不同子网络结构用于对训练样本中不同尺度的二维标注框内的像素点进行特征提取;确定训练样本中二维标注框内的至少一个像素点对应的、待检测对象的三维标注数据;基于各个子网络结构分别对应的、具有三维标注数据的至少一个像素点,训练目标神经网络中的每个子网络结构,得到训练后的目标神经网络。

主权项:1.一种神经网络训练方法,其特征在于,包括:获取训练样本;基于所述训练样本中待检测对象的二维标注框的尺度,确定所述二维标注框内每个像素点匹配的目标神经网络中的子网络结构;其中,不同子网络结构用于对所述训练样本中不同尺度的所述二维标注框内的像素点进行特征提取;确定所述训练样本中所述二维标注框内的至少一个像素点对应的、所述待检测对象的三维标注数据;基于各个所述子网络结构分别对应的、具有所述三维标注数据的至少一个像素点,训练所述目标神经网络中的每个所述子网络结构,得到训练后的目标神经网络。

全文数据:

权利要求:

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