[发明专利]基于利用物理特性增强对象生成针对对象的机器学习模型有效
| 申请号： | 201910293151.3 | 申请日： | 2019-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN110399770B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | F·勒奎;V·奥利维拉安托尼诺;S·哈米蒂;G·凯拉 | 申请（专利权）人： | 埃森哲环球解决方案有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V20/64;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/044;G06N3/045;G06N3/08;G06F11/36 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 酆迅 |
| 地址： | 爱尔兰*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开的实施例涉及基于利用物理特性增强对象生成针对对象的机器学习模型。本公开涉及一种设备，设备接收视频流的图像、针对图像中的对象的模型和针对对象的物理特性数据，并且将模型和物理特性数据映射到图像中的对象以生成增强数据序列。设备将不同的物理特性应用于增强数据序列中的对象以生成具有不同的被应用的物理特性的增强数据序列，并且基于图像训练机器学习(ML)模型以生成第一经训练的ML模型。设备基于具有不同的被应用的物理特性的增强数据序列训练ML模型以生成第二经训练的ML模型，并且将第一经训练的ML模型与第二经训练的ML模型相比较。设备基于该比较确定第二经训练的ML模型是否被优化，并且在其被优化时提供第二经训练的ML模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 利用 物理 特性 增强 对象 生成 针对 机器 学习 模型 | ||
【主权项】：
1.一种设备，包括：一个或多个存储器；以及一个或多个处理器，其被通信地耦合至所述一个或多个存储器，所述一个或多个处理器用以：接收视频流的图像、针对所述图像中的对象的三维模型和针对所述对象的物理特性数据；将所述三维模型和所述物理特性数据映射到所述图像中的所述对象，以生成具有所述对象的增强数据序列；基于增强策略来将所述物理特性数据的不同的物理特性应用于所述增强数据序列中的所述对象，以生成具有不同的被应用的物理特性的增强数据序列；基于所述视频流的所述图像来训练机器学习模型，以生成第一经训练的机器学习模型；基于具有所述不同的被应用的物理特性的所述增强数据序列来训练所述机器学习模型，以生成第二经训练的机器学习模型；将所述第一经训练的机器学习模型和所述第二经训练的机器学习模型相比较；基于将所述第一经训练的机器学习模型与所述第二经训练的机器学习模型相比较的结果，确定所述第二经训练的机器学习模型是否被优化；以及当所述第二经训练的机器学习模型被优化时，提供所述第二经训练的机器学习模型和所述不同的被应用的物理特性。
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