[发明专利]从机器学习模型输出推断出的实例分割在审
| 申请号： | 201980041346.7 | 申请日： | 2019-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN112334906A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | S·塔里克;J·W·V·菲尔宾;K·戈埃尔 | 申请（专利权）人： | 祖克斯有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32 |
| 代理公司： | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人： | 夏青 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明讨论了用于训练机器学习(ML)模型的改进技术。训练ML模型可以基于示例子集。特别地，训练可以包括：识别与表示对象的图像的区域相关联的参考区域，以及至少部分地基于与第一边界框相关联的第一置信度得分，选择第一困难示例以包括在示例子集中。在一些情况下，第一置信度得分和第一边界框可以与特征地图的第一部分相关联。接下来，训练可以包括确定第一边界框与参考区域的第一对准度高于阈值对准度，并且作为响应，用第二困难示例代替第一困难示例。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 模型 输出 推断 实例 分割 | ||
【主权项】：
暂无信息
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