[发明专利]卷积神经网络训练方法、装置和电子系统有效
| 申请号： | 201911321668.5 | 申请日： | 2019-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN111126478B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 孙奕帆 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司;上海旷镜博煊科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/09 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 董艳芳 |
| 地址： | 100096 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种卷积神经网络训练方法、装置和电子系统；该方法包括：基于预设的训练集合确定当前训练图片；将当前训练图片输入至卷积神经网络中；基于当前训练图片中除第二标注框之外的其余区域计算损失值；根据损失值调整卷积神经网络的参数；将当前训练得到的卷积神经网络确定为训练好的卷积神经网络。该方式中，训练集合的训练图片标注了包含目标对象的第一标注框和疑似包含目标对象的第二标注框，在计算时损失值时，只考虑除第二标注框之外的其余区域，对于疑似包含目标对象的区域不计算损失值，这样卷积神经网络的训练过程不存在自相矛盾的监督信息，可以提升卷积神经网络的训练效果，提高训练后的卷积神经网络的性能，增加召回率。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 神经网络 训练 方法 装置 电子 系统 | ||
【主权项】：
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