[发明专利]地理与视觉跨模态预训练模型的训练方法、定位调整方法

说明书

本公开提供了一种地理与视觉跨模态预训练模型的训练方法、定位调整方法，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、计算机视觉等领域。具体实现方案为：基于地图数据构建预训练数据集，根据预训练数据集和预训练目标，对待训练模型进行模型训练，得到用于建立地理与视觉关系的第一预训练模型。采用本公开，可以提高模型的精度。

相关申请的交叉引用

本公开主张2022年5月20日提交的中国专利申请号为202210557375.2的优先权，其全部内容通过引用包含于此。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、计算机视觉等领域。

背景技术

高精地图作为自动驾驶系统的核心模块，在实时导航、路径规划、行为决策等方面可以提供丰富的先验指导，高精地图的质量在某种程度上成为影响自动驾驶行业发展的关键一环，如何得到更为精确的高精地图是要解决的问题。

发明内容

本公开提供了一种地理与视觉跨模态预训练模型的训练方法、定位调整方法、装置、电子设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种地理与视觉跨模态预训练模型的训练方法，包括：

基于地图数据构建预训练数据集；

根据预训练数据集和预训练目标，对待训练模型进行模型训练，得到用于建立地理与视觉关系的第一预训练模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种定位调整方法，包括：

根据获取的众包数据和用于建立地理与视觉关系的第一预训练模型，得到目标数据；

根据目标数据对众包数据的定位精度进行调整，得到与地图数据定位精度相匹配的数据。

根据本公开的另一方面，提供了一种地理与视觉跨模态预训练模型的训练装置，包括：

构建模块，用于基于地图数据构建预训练数据集；

训练模块，用于据预训练数据集和预训练目标，对待训练模型进行模型训练，得到用于建立地理与视觉关系的第一预训练模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种定位调整装置，包括：

第一处理模块，用于根据获取的众包数据和用于建立地理与视觉关系的第一预训练模型，得到目标数据；

定位调整模块，用于根据目标数据对众包数据的定位精度进行调整，得到与地图数据定位精度相匹配的数据。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开任意一实施例所提供的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使该计算机执行本公开任意一项实施例所提供的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现本公开任意一项实施例所提供的方法。

采用本公开，可以基于地图数据构建预训练数据集，可以根据预训练数据集和预训练目标，对待训练模型进行模型训练，从而得到用于建立地理与视觉关系的第一预训练模型，提高了模型的精度。