[发明专利]一种用于自动驾驶的用于训练神经网络对象检测模型的用于确定锚框的方法在审
| 申请号： | 202010537509.5 | 申请日： | 2020-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN112149487A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 蔡家伟;崔泰恩;郭玉亮;陈光;张伟德 | 申请（专利权）人： | 百度(美国)有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 闫明霞 |
| 地址： | 美国加利福尼亚*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 涉及一种用于自动驾驶的用于确定训练神经网络对象检测模型用锚框的方法。在一个实施例中，基于一组边界框候选项的各自的维度(例如，宽度和高度)，将一组边界框候选项绘制到2D空间上。基于边界框候选项在2D空间上的分布密度，对边界框候选项进行聚类。对于边界框候选项的聚类中的每一个，确定锚框表示对应的聚类。基于表示聚类的锚框，训练神经网络模型。所述神经网络模型被用于基于由自动驾驶车辆的传感器(例如，相机、LIDAR和/或RADAR)捕获的图像和/或点云检测或识别对象。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 自动 驾驶 训练 神经网络 对象 检测 模型 确定 方法 | ||
【主权项】：
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