[发明专利]利用部分标记的训练数据训练多类别对象分类模型的系统和方法在审
| 申请号： | 202080104506.0 | 申请日： | 2020-10-06 |
| 公开（公告）号： | CN116018621A | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 陈惠中;鲁志超;乔纳森·兹维·本-麦苏雷姆 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 邓聪惠;周亚荣 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开的系统和方法涉及一种用于利用部分标记的训练数据来训练机器学习的多类别对象分类模型的计算机实现的方法。该方法能够包括获得描绘对象的图像数据以及包括分别与多个对象类别的对象类别的子集相关联的对象类别注释的子集的基本事实数据。该方法能够包括利用机器学习的多类别对象分类模型来处理该图像数据以获得对象分类数据。该方法能够包括评估损失函数，该损失函数评估多类别分类损失，以及基于该损失函数调整多类别对象分类模型的一个或多个参数。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 部分 标记 训练 数据 类别 对象 分类 模型 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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