[发明专利]一种深度学习网络训练方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202211175040.0 | 申请日： | 2022-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN115457499A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 艾建勇;丁文博 | 申请（专利权）人： | 上海汽车集团股份有限公司;上海汽车工业（集团）有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京信远达知识产权代理有限公司 11304 | 代理人： | 冯柳伟 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区中国（*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种视觉感知模型训练方法、装置、设备及存储介质，可用于人工智能领域，该方法中，首先，获取相机内参、相机外参、相机捕捉图像以及相机捕捉图像中识别目标的标注二维表达式；然后，根据预设的视觉感知模型、相机内参以及相机外参，确定相机捕捉图像中识别目标的预测三维表达式；接着，基于识别目标的预测三维表达式和相机捕捉图像中识别目标的标注二维表达式，得到网络损失；最后，根据网络损失，训练视觉感知模型。由此，不需获取识别目标的三维真值即可得到网络损失，从而在训练过程中完成参数梯度的反向传播，实现视觉感知模型的无真值训练，能够以低成本的方式对视觉感知模型进行训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 网络 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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