一種目標(biāo)識(shí)別分類模型的訓(xùn)練方法、物體識(shí)別方法、裝置、機(jī)器人和介質(zhì)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201910259811.6 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN110059734B 公開（公告）日 2021-10-26
申請(qǐng)公布號(hào) CN110059734B 申請(qǐng)公布日 2021-10-26
分類號(hào) G06K9/62（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 程鄭鑫 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 唯思科技（北京）有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京清大紫荊知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 李紅
地址 100080北京市海淀區(qū)海淀南路19號(hào)九層9001室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本公開的實(shí)施例提供了一種目標(biāo)識(shí)別分類模型的訓(xùn)練方法、物體識(shí)別方法、裝置、機(jī)器人和介質(zhì)。采用多個(gè)預(yù)先標(biāo)注有類別信息的訓(xùn)練圖像對(duì)目標(biāo)識(shí)別分類模型進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，包括：獲取圖像數(shù)據(jù)集，所述圖像數(shù)據(jù)集為包括兩個(gè)以上圖像數(shù)據(jù)子集的聯(lián)合數(shù)據(jù)集，其中，所述兩個(gè)以上圖像數(shù)據(jù)子集的標(biāo)注類別不完全相同；根據(jù)所述兩個(gè)以上圖像數(shù)據(jù)子集的標(biāo)注類別，獲取各圖像數(shù)據(jù)子集的合并類別群組信息；根據(jù)各圖像數(shù)據(jù)子集的類別標(biāo)簽信息和合并類別群組信息，利用softmax群組交叉熵?fù)p失函數(shù)分別對(duì)各圖像數(shù)據(jù)子集進(jìn)行概率求和，得到目標(biāo)識(shí)別分類的類別概率預(yù)測(cè)值。以此方式，訓(xùn)練前無(wú)需將原來(lái)的數(shù)據(jù)集重新進(jìn)行標(biāo)注，能夠極大的降低數(shù)據(jù)標(biāo)注成本。