[发明专利]一种智慧社区个性化目标检测模型训练方法及训练系统在审
| 申请号： | 202310452630.1 | 申请日： | 2023-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN116453057A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 张卫山;赵宏伟;赵祎康;王子宇;张修贤;刘启源 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06N20/00 |
| 代理公司： | 青岛鼎丞智佳知识产权代理事务所(普通合伙) 37277 | 代理人： | 王剑伟 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出一种智慧社区个性化目标检测模型训练方法及训练系统，训练方法包括：从社区监控抓取大量图像数据，存入本地数据库，同时筛选所需任务的图像并标注；接收联邦服务器下发的Transformer自监督预训练超参数；创建本地训练任务，利用本地数据库中无标注数据进行自监督预训练；将模型特征提取网络部分的网络参数上传至联邦服务器，加权平均形成全局融合模型；各节点加载全局融合模型，并用本地数据进行继续训练，直至全局融合模型收敛；各社区节点利用已标注好的数据进行个性化微调，得到自己的目标检测模型。本发明保障了数据隐私安全，大幅减少了数据标注的人工投入，以自监督预训练的方式充分利用了社区海量的原始无标注数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 智慧 社区 个性化 目标 检测 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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