[发明专利]模型训练方法、装置、系统和计算机可读介质在审
| 申请号： | 201710566938.3 | 申请日： | 2017-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN108875764A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 史桀绮 | 申请（专利权）人： | 北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市磐华律师事务所 11336 | 代理人： | 高伟;卜璐璐 |
| 地址： | 100190 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种模型训练方法、装置、系统和计算机可读介质，该方法包括：利用训练好的多个父模型分别处理输入数据以生成多种带标签的数据，多个父模型中的每一个能够检测一种目标对象并生成一种标签；对应于每个输入数据，将多种带标签的数据整合以形成训练数据，训练数据同时包含多种标签；基于训练数据训练一个子模型，子模型能够检测多种目标对象，多种目标对象为所述多个父模型能够检测的目标对象的集合。本发明的模型训练方法、装置、系统和计算机可读介质利用已经训练好的多个各自能检测一种目标对象的父模型生成训练数据来训练能够检测多种目标对象的子模型，极大地提高了现有数据的利用率，减少了模型训练所需的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 目标对象 模型训练 训练数据 计算机可读介质 子模型 检测 标签 模型生成 数据整合 集合 | ||
【主权项】：
1.一种模型训练方法，其特征在于，所述模型训练方法包括：利用训练好的多个父模型分别处理输入数据以生成多种带标签的数据，所述多个父模型中的每一个能够检测一种目标对象并生成一种标签；对应于每个输入数据，将所述多种带标签的数据整合以形成训练数据，所述训练数据同时包含多种标签；以及基于所述训练数据训练一个子模型，所述子模型能够检测多种目标对象，所述多种目标对象为所述多个父模型能够检测的目标对象的集合。
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