[发明专利]用于目标物体识别的训练样本生成方法及装置有效
| 申请号： | 201911096470.1 | 申请日： | 2019-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN110852379B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 希滕;张刚;温圣召 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人： | 包莉莉;阎敏 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种用于目标物体识别的训练样本生成方法及装置，涉及训练样本及图像识别领域。具体实现方案为：获取初始样本编码序列及其对应的多个均衡属性的标签；将初始样本编码序列、编码序列长度、多个均衡属性的标签输入至自适应均衡生成模型中，得到预测样本编码序列；根据预测样本编码序列计算均衡值，并利用均衡值对自适应均衡生成模型进行更新；在自适应均衡生成模型收敛的情况下，得到均衡样本编码序列，对均衡样本编码序列进行解码，得到均衡样本集合。利用均衡样本集合训练深度神经元网络模型，达到了不仅加快模型的收敛速度，而且提升模型精度的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 目标 物体 识别 训练 样本 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
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