申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司

申请日：2022-07-12

公开（公告）日：2022-09-20

公开（公告）号：CN115082690A

主分类号：G06V10/40

分类号：G06V10/40;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.03.28#授权;2022.10.11#实质审查的生效;2022.09.20#公开

摘要：本公开提供了一种目标识别方法、目标识别模型训练方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能领域，尤其涉及图像处理、计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于3D视觉、虚拟现实等场景。实现方案为：初始化待训练的学生模型并确定经训练的教师模型；获取点云数据、点云数据中的每个点所对应的第一标签以及点云数据所对应的第二标签，第一标签用于标识该点与点云数据所对应的待识别目标所在区域的关系，第二标签为预设的目标识别结果；将点云数据输入学生模型，以及将点云数据和第一标签输入教师模型，从而基于知识蒸馏方法对该学生模型进行训练。

主权项：1.一种目标识别网络模型训练方法，包括：初始化待训练的学生模型，所述学生模型包括第一特征提取网络和第一检测头网络；获取点云数据；确定所述点云数据中的每个点所对应的第一标签以及所述点云数据所对应的第二标签，其中，所述第一标签用于标识该点与所述点云数据所对应的待识别目标所在区域的关系，所述第二标签为预设的目标识别结果；确定经训练的教师模型，其中所述教师模型包括第二特征提取网络和第二检测头网络；将所述点云数据输入所述学生模型，获得第一特征图和第一识别结果；将所述点云数据以及所述第一标签输入所述教师模型，获得第二特征图以及第二识别结果；基于所述第一特征图和所述第二特征图所组成的组、以及所述第一识别结果和所述第二识别结果所组成的组中的至少一组，通过预设的第一损失函数确定蒸馏损失值；基于所述第一识别结果以及所述第二标签，通过预设的第二损失函数确定目标识别损失值；以及基于所述蒸馏损失值以及所述目标识别损失值，调节所述学生模型的参数值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 目标识别方法、目标识别模型训练方法及装置

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