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训练招牌分类模型和招牌分类的方法

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摘要

本公开提供了训练招牌分类模型和招牌分类的方法及装置，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智能交通场景下。具体实现方案为：获取样本集，其中，样本集中的样本包括：图像、语义信息、样本标签；从样本集中选取样本；将选取的样本中的图像和语义信息输入招牌分类模型，得到基于图像特征的第一预测结果、基于语义特征的第二预测结果、基于图像特征和语义特征的融合特征的第三预测结果；基于第一预测结果、第二预测结果、第三预测结果和样本标签计算总损失值；若总损失值小于预定阈值，则确定出招牌分类模型训练完成。该实施方式生成了可以检测出无效招牌的招牌分类模型，提高了招牌分类的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN113344121A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京百度网讯科技有限公司;

    申请/专利号CN202110723347.9

  • 发明设计人 李辉;王洪志;王昆;

    申请日2021-06-29

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/32(20060101);G06F40/30(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11204 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司;

  • 代理人王达佐;马晓亚

  • 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

  • 入库时间 2023-06-19 12:25:57

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-10-27

    授权

    发明专利权授予

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