[发明专利]卷积神经网络的训练及使用方法、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201810869507.9 | 申请日： | 2018-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN110796230A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 赵颖 | 申请（专利权）人： | 株式会社理光 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/00 |
| 代理公司： | 11105 北京市柳沈律师事务所 | 代理人： | 胡琪 |
| 地址： | 日本*** | 国省代码： | 日本;JP |
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| 摘要： | 一种卷积神经网络的训练方法及使用方法、设备及存储介质。该训练方法包括：利用卷积神经网络对训练图像进行处理，以确定所述训练图像是否包含道路目标以及所述训练图像中覆盖道路目标的至少一个感兴趣区域，并预测道路目标的分类及其位置；在卷积神经网络中设置滤波器层，以对所述至少一个感兴趣区域进行滤波处理，预测道路目标的多个关键点；在卷积神经网络中设置关键点关系编码层，以计算所述多个关键点之间的位置关系；以及利用所预测的道路目标的分类及其位置与真实值之间的损失以及所计算的多个关键点之间的位置关系与真实值之间的损失，调整所述卷积神经网络的各参数，以对所述卷积神经网络进行训练。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 道路目标 关键点 训练图像 感兴趣区域 预测 滤波器 存储介质 关系编码 滤波处理 分类 覆盖 | ||
【主权项】：
1.一种用于道路目标检测的卷积神经网络的训练方法，包括：/n利用卷积神经网络对训练图像进行处理，以确定所述训练图像是否包含道路目标以及所述训练图像中覆盖道路目标的至少一个感兴趣区域，并预测道路目标的分类及其位置；/n在卷积神经网络中设置滤波器层，以对所述至少一个感兴趣区域进行滤波处理，预测道路目标的多个关键点；/n在卷积神经网络中设置关键点关系编码层，以计算所述多个关键点之间的位置关系；以及/n利用所预测的道路目标的分类及其位置与真实值之间的损失以及所计算的多个关键点之间的位置关系与真实值之间的损失，调整所述卷积神经网络的各参数，以对所述卷积神经网络进行训练。/n
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