基于人工智能的模型训练方法和相关装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202010162183.2
IPC分类号：G06K9/00G06K9/62G06N3/08G06N3/04
申请日期：
2020-03-10
申请人：
深圳市腾讯计算机系统有限公司

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著录项信息

专利名称	基于人工智能的模型训练方法和相关装置
申请号	CN202010162183.2	申请日期	2020-03-10
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-07-10	公开/公告号	CN111401192A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04查看分类表>
申请人	深圳市腾讯计算机系统有限公司	申请人地址	广东省深圳市南山区高新区高新南一路飞亚达大厦5－*** 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳市腾讯计算机系统有限公司	当前权利人	深圳市腾讯计算机系统有限公司
发明人	宋奕兵
代理机构	深圳市深佳知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	常忠良

摘要

本申请实施例公开了基于人工智能的模型训练方法和相关装置，针对用于目标跟踪的识别网络模型的训练过程中，采用目标图像和训练图像进行训练，得到训练图像对应的第一识别结果，其体现对训练图像中目标对象的预测位置。基于所述训练图像的标签确定第一识别结果中针对目标对象的差异信息，并根据差异信息生成用于标识目标对象的形态变化的变换参数，通过变换参数调整训练图像对应的特征数据，可以使得调整后的特征数据实现模拟目标对象的上述形态变化。识别网络模型可以针对调整后的特征数据得到第二识别结果，并根据第二识别结果与训练图像的标签对识别网络模型的参数进行更新，提高了识别网络模型的对待识别对象形态变化的鲁棒性。

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发明授权

基于人工智能的模型训练方法和相关装置

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