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用于评价时序提名的模型的训练方法、设备、程序产品

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本公开提供的用于评价时序提名的模型的训练方法、设备、程序产品，涉及计算机视觉和深度学习技术，包括：获取用于训练模型的样本时序提名，以及样本时序提名的标签，其中，标签包括用于表征样本时序提名与真实时序提名之间的偏移信息，以及样本时序提名中包括的背景信息；利用样本时序提名及其标签对预设模型进行训练，得到用于评价时序提名的模型；其中，模型用于输出待处理的时序提名的识别偏移信息、识别背景信息，识别偏移信息、识别背景信息用于确定待处理的时序提名的分数。本公开提供的方案中，在训练模型时加入了样本时序提名的背景信息，进而提高模型的抗噪能力，从而提高模型输出的识别结果的准确性。

著录项

公开/公告号CN113642495A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-12

原文格式PDF
申请/专利权人北京百度网讯科技有限公司;
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申请/专利号CN202110963278.9
发明设计人吴文灏;
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申请日2021-08-20
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11205 北京同立钧成知识产权代理有限公司;
代理人霍莉莉;臧建明
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 13:15:27

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-03-24

授权

发明专利权授予

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