[发明专利]借助具有空间先验的类别平衡自训练的区域适应在审
| 申请号： | 201811210078.0 | 申请日： | 2018-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN109724608A | 公开（公告）日： | 2019-05-07 |
| 发明（设计）人： | V·巴佳瓦图拉;Y·邹;Z·于;王劲松 | 申请（专利权）人： | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 |
| 主分类号： | G01C21/26 | 分类号： | G01C21/26;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 姜云霞;王丽辉 |
| 地址： | 美国密*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本发明提供一种对车辆进行导航的车辆、系统和方法。所述车辆和系统包括用于捕获车辆目标区域的目标图像的数码相机；以及处理器。该处理器配置用于：确定用于训练神经网络的目标分割损失以便对目标区域中的目标图像执行语义分割，通过在对目标区域的训练进行监控的同时减小所述目标分割损失来确定所述目标图像的伪标记的值，使用训练的神经网络对所述目标图像执行语义分割以分割所述目标图像并对所述目标图像中的对象进行分类，以及基于所述目标图像中分类的对象对所述车辆进行导航。 | ||
| 搜索关键词： | 目标图像 目标分割 目标区域 语义分割 车辆目标区域 训练神经网络 处理器配置 区域适应 神经网络 数码相机 先验 自训练 分类 处理器 减小 捕获 分割 监控 平衡 | ||
【主权项】：
1.一种对车辆进行导航的方法，包含：确定用于训练神经网络的目标分割损失以便对目标区域图像执行语义分割；通过在对所述目标区域的训练进行监控的同时减小所述目标分割损失来确定所述目标图像的伪标记的值；使用所述训练的神经网络对所述目标图像进行语义分割以分割所述目标图像并对所述目标图像中的对象进行分类；以及基于所述目标图像中所分类的对象对所述车辆进行导航。
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