[发明专利]用于生成模型、用于输出信息的方法和装置在审
| 申请号： | 201910313765.3 | 申请日： | 2019-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN110033049A | 公开（公告）日： | 2019-07-19 |
| 发明（设计）人： | 王旭 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开的实施例公开了用于生成模型、用于输出信息的方法和装置。该用于生成模型的方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集；利用机器学习算法，将训练样本集包括的训练样本中的样本图像作为初始模型的输入数据，将与输入的样本图像对应的样本判别信息作为初始模型的第一期望输出数据，将与输入的样本图像对应的样本属性信息作为初始模型的第二期望输出数据，训练得到识别模型。从而丰富了模型的训练方式，将本公开的实施例得到的识别模型用于判断任意图像中是否包含目标物体及确定图像中目标物体的属性信息，可以提高识别速度。 | ||
| 搜索关键词： | 初始模型 生成模型 样本图像 方法和装置 训练样本集 目标物体 输出数据 输出信息 图像 机器学习算法 属性信息 训练样本 样本属性 期望 样本 | ||
【主权项】：
1.一种用于生成模型的方法，包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括正样本集和负样本集，所述训练样本集中的训练样本包括样本图像、用于指示样本图像是否包含目标物体对象的样本判别信息和用于指示样本图像包含的目标物体对象的属性的样本属性信息；利用机器学习算法，将所述训练样本集包括的训练样本中的样本图像作为初始模型的输入数据，将与输入的样本图像对应的样本判别信息作为初始模型的第一期望输出数据，将与输入的样本图像对应的样本属性信息作为初始模型的第二期望输出数据，训练得到识别模型。
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