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物体识别模型的训练方法及装置、物体识别方法及系统

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本公开涉及一种物体识别模型的训练方法及装置、物体识别方法及系统。物体识别模型的训练方法包括：获取训练集，训练集包括激光雷达采集的物体的点云标注数据集，点云标注数据集带有真值边界框；根据点云标注数据集，生成俯视图；利用特征提取器，从俯视图提取多个不同分辨率的特征图；确定锚框的尺寸及其在特征图上的位置；以特征图的每个像素为中心，生成不同尺寸的锚框，尺寸包括大小和宽高比；在多个不同分辨率的特征图上，将锚框与真值边界框进行匹配，以确定锚框的样本类型；基于不同样本类型的锚框对卷积神经网络的损失函数的贡献，训练物体识别模型。

著录项

公开/公告号CN112287860B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-07

原文格式PDF
申请/专利权人北京京东乾石科技有限公司;
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申请/专利号CN202011212680.5
发明设计人许新玉;
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申请日2020-11-03
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构11038 中国贸促会专利商标事务所有限公司;
代理人王莉莉
地址 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼19层A1905室
入库时间 2022-08-23 12:54:34

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