[发明专利]分析视觉参数的相关性以训练计算机视觉模型的计算机实现方法在审
| 申请号： | 202210072380.4 | 申请日： | 2022-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN114881097A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | C·海因茨曼;C·格拉迪施;M·沃尔勒;U·瑟格尔 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 刘茜璐;周学斌 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 计算机视觉涉及计算机如何能够从数字图像或视频中自动获得高级理解。计算机视觉系统在汽车或机器人车辆领域的应用日益增加。计算机视觉可以通过考虑定义视觉数据项中的至少一个视觉状态的视觉参数来改进。然而，先验地，不清楚哪些视觉参数与计算机视觉相关。本说明书讨论了用于分析视觉参数的相关性以训练计算机视觉模型的计算机实现方法。在调整视觉参数集以增加它们的相关性时，得到了可以在（重新）训练和/或测试计算机视觉模型中使用的视觉数据的新集合和对应的地面实况。 | ||
| 搜索关键词： | 分析 视觉 参数 相关性 训练 计算机 模型 实现 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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