申请/专利权人：祖克斯有限公司

申请日：2019-06-19

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117726791A

主分类号：G06V10/25

分类号：G06V10/25;G06V10/26;G06V20/52;G06V20/56;G06V20/70

优先权：["20180620 US 16/013,729","20180620 US 16/013,748","20180620 US 16/013,764"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明讨论了用于训练机器学习ML模型的改进技术。训练ML模型可以基于示例子集。特别地，训练可以包括：识别与表示对象的图像的区域相关联的参考区域，以及至少部分地基于与第一边界框相关联的第一置信度得分，选择第一困难示例以包括在示例子集中。在一些情况下，第一置信度得分和第一边界框可以与特征图的第一部分相关联。接下来，训练可以包括确定第一边界框与参考区域的第一对准度高于阈值对准度，并且作为响应，用第二困难示例代替第一困难示例。

主权项：1.一种系统，包括：一个或多个处理器；以及一个或多个计算机可读介质，其存储可由所述一个或多个处理器执行的指令，其中，所述指令在被执行时使所述系统执行以下操作，包括：接收具有第一缩放尺度的图像；将所述图像提供给第一机器学习ML模型；从所述第一ML模型接收第一边界框，所述第一边界框指示所述图像中表示第一对象的至少一部分的第一区域，所述第一边界框具有在第一尺寸范围内的第一尺寸；至少部分地基于第二缩放尺度将所述图像缩放为缩放图像；将所述缩放图像提供给第二ML模型；以及从所述第二ML模型接收第二边界框，所述第二边界框指示所述图像中表示第二对象的至少一部分的第二区域，所述第二边界框具有在第二尺寸范围内的第二尺寸。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 祖克斯有限公司 从机器学习模型输出推断出的实例分割

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