[发明专利]训练招牌分类模型和招牌分类的方法有效
| 申请号： | 202110723347.9 | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113344121B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 李辉;王洪志;王昆 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V20/56;G06V30/18;G06V30/19;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06F40/30;G06N3/0455;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了训练招牌分类模型和招牌分类的方法及装置，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智能交通场景下。具体实现方案为：获取样本集，其中，样本集中的样本包括：图像、语义信息、样本标签；从样本集中选取样本；将选取的样本中的图像和语义信息输入招牌分类模型，得到基于图像特征的第一预测结果、基于语义特征的第二预测结果、基于图像特征和语义特征的融合特征的第三预测结果；基于第一预测结果、第二预测结果、第三预测结果和样本标签计算总损失值；若总损失值小于预定阈值，则确定出招牌分类模型训练完成。该实施方式生成了可以检测出无效招牌的招牌分类模型，提高了招牌分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 招牌 分类 模型 方法 | ||
【主权项】：
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