[发明专利]联合训练神经网络以减少数据和进行图像数据的对象识别在审
| 申请号： | 202080078035.0 | 申请日： | 2020-10-05 |
| 公开（公告）号： | CN114616595A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | M·克尔施纳 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/40 | 分类号： | G06V10/40;G06V10/82;H04N19/90;H04N19/91;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 胡莉莉;刘春元 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种用于配置对象识别系统（100）的方法，其具有步骤：‑提供带标注的训练数据（3），所述带标注的训练数据（3）包括图像数据（1），所述图像数据（1）具有所定义的到至少一个对象的分配关系（2）；‑训练具有第一神经子网络（20）的神经网络（40），所述第一神经子网络（20）设置用于执行对图像数据（3）的压缩，其中第一神经子网络（20）与至少一个其他神经子网络（30a，…，30n）互连，其中‑至少一个其他神经子网络（30a，…，30n）设置用于从经过压缩的训练数据（3）中识别出对象；‑其中执行对第一神经子网络（20）的参数化，使得借助至少一个其他子网络（30a，…，30n）以所定义的品质来执行对象识别；并且其中联合训练这些神经子网络（20，30a，…，30n）。 | ||
| 搜索关键词： | 联合 训练 神经网络 减少 数据 进行 图像 对象 识别 | ||
【主权项】：
暂无信息
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