[发明专利]基于回归损失的学习及测试的方法及装置在审
| 申请号： | 201910862401.0 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN111104840A | 公开（公告）日： | 2020-05-05 |
| 发明（设计）人： | 金桂贤;金镕重;金寅洙;金鹤京;南云铉;夫硕焄;成明哲;呂东勋;柳宇宙;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰 | 申请（专利权）人： | 斯特拉德视觉公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 韩国庆*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 基于回归损失的学习及测试的方法及装置。本发明提供一种基于回归损失学习卷积神经网络(CNN)的参数的方法，其特征在于，包括：学习装置，使第1卷积层至第N卷积层，生成第1编码特征图至第N编码特征图；使第N反卷积层至第1反卷积层，从所述第N编码特征图，生成第N解码特征图至第1解码特征图；参照所述解码特征图的特征，生成障碍物分割结果；参照特定解码特征图的各所述列的近距离障碍物的下端线推定存在的各特定行位置，与GT图像中各所述列的各所述下端线实际所处的各行位置之间的距离差，生成所述回归损失；反向传播所述回归损失，学习所述参数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 回归 损失 学习 测试 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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