[发明专利]一种神经网络模型的训练方法及训练装置有效
| 申请号： | 201910144904.4 | 申请日： | 2019-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN109919214B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 黄河;吴玉东;何泽文;黄冠;叶云;陈新泽;都大龙 | 申请（专利权）人： | 南京地平线机器人技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/80 |
| 代理公司： | 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 | 代理人： | 刘杰 |
| 地址： | 210038 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请公开了一种神经网络模型的训练方法，包括：根据预设的n个放缩系数将训练数据集中的样本图像进行放缩，得到n个不同分辨率的图像；n≥1，且n为整数；针对所述n个不同分辨率的图像中的每一图像，确定对应的m个训练区域；m≥1，且m为整数；对所述m个训练区域中每一个训练区域所包含的物体进行标注；基于标注后的训练数据集训练神经网络模型。本申请减小了神经网络模型训练过程中物体的尺度变化，降低了神经网络模型训练难度，提高了训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种神经网络模型的训练方法，包括：根据预设的n个放缩系数将训练数据集中的样本图像进行放缩，得到n个不同分辨率的图像；n≥1，且n为整数；针对所述n个不同分辨率的图像中的每一图像，确定对应的m个训练区域；m≥1，且m为整数；对所述m个训练区域中每一个训练区域所包含的物体进行标注；基于标注后的训练数据集训练神经网络模型。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京地平线机器人技术有限公司，未经南京地平线机器人技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910144904.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
