[发明专利]降低神经网络的注解费用的方法和装置有效
| 申请号： | 202010077080.6 | 申请日： | 2020-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN111507459B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 金桂贤;金镕重;金鹤京;南云铉;夫硕熏;成明哲;申东洙;吕东勋;柳宇宙;李明春;李炯树;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰 | 申请（专利权）人： | 斯特拉德视觉公司 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 薛琦;蔡立丰 |
| 地址： | 韩国庆*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供一种学习方法，经过变换使得虚拟世界上的虚拟影像更像实际，包括：步骤(a)学习装置使得生成卷积神经网络对第N虚拟训练图像、第N元数据及第N‑K参照信息适用卷积运算，从而生成第N特征地图；步骤(b)，学习装置使得生成卷积神经网络对第N特征地图适用反卷积运算，从而生成第N变换图像；步骤(c)，学习装置使得判别卷积神经网络对第N变换图像适用判别卷积神经网络运算，从而生成类别得分向量；以及步骤(d)，学习装置使得生成卷积神经网络参照类别得分向量及与其对应的真值生成生成卷积神经网络损失，参照生成卷积神经网络损失执行反向传播，从而学习生成卷积神经网络的参数。 | ||
| 搜索关键词： | 降低 神经网络 注解 费用 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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