[发明专利]一种基于多模态预训练持续学习的目标检测优化方法有效
| 申请号： | 202211545371.9 | 申请日： | 2022-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN115546590B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 张倩倩;张璐;赵天成;陆骁鹏 | 申请（专利权）人： | 杭州联汇科技股份有限公司;宏龙科技（杭州）有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/74;G06V10/25;G06V10/82 |
| 代理公司： | 杭州知见专利代理有限公司 33295 | 代理人： | 卢金元 |
| 地址： | 310052 浙江省杭州市滨*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态预训练持续学习的目标检测优化方法，其包括以下步骤：S1、提取表征向量；S2、计算平均距离；S3、目标检测结果过滤优化；S4、持续学习。本方案可以对目标检测结果进行优化，从而达到在不需要更新上游大模型的基础上，以极低的成本提升预训练大模型在目标识别的精准度，节省模型重新训练迭代的成本，消除基础模型的频繁更新对下游任务造成的影响。本方案适用于计算机视觉领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态预 训练 持续 学习 目标 检测 优化 方法 | ||
【主权项】：
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