[发明专利]神经网络的训练方法、横向控制方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 201810845656.1 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN109165562B | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 侯跃南;吕健勤;马政;刘春晓 | 申请（专利权）人： | 深圳市商汤科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G07C5/08;G06N3/04;B60W50/00 |
| 代理公司： | 北京思源智汇知识产权代理有限公司 11657 | 代理人： | 毛丽琴 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请的实施方式公开了一种神经网络的训练方法、车辆智能驾驶的横向控制方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序，其中的神经网络的训练方法包括：将视频序列样本分别提供给用于车辆横向控制预测处理的待训练的神经网络以及至少一个辅助神经网络；对所述神经网络中的至少一层针对所述视频序列样本形成的第一特征图进行维度转换，和/或，对所述辅助神经网络中的至少一层针对所述视频序列样本形成的第二特征图进行维度转换，以获得至少一对具有相同维度的第一特征图和第二特征图；根据具有相同维度的第一特征图和第二特征图之间的差异，调整所述神经网络的网络参数。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 训练 方法 横向 控制 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：将视频序列样本分别提供给用于车辆横向控制预测处理的待训练的神经网络以及至少一个辅助神经网络；对所述神经网络中的至少一层针对所述视频序列样本形成的第一特征图进行维度转换，和/或，对所述辅助神经网络中的至少一层针对所述视频序列样本形成的第二特征图进行维度转换，以获得至少一对具有相同维度的第一特征图和第二特征图；根据具有相同维度的第一特征图和第二特征图之间的差异，调整所述神经网络的网络参数。
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