一种神经网络的训练方法、物体检测方法、装置及设备

发明专利有效专利

申请号：
CN202110221700.3
IPC分类号：G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
申请日期：
2021-02-27
申请人：
华为技术有限公司

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著录项信息

专利名称	一种神经网络的训练方法、物体检测方法、装置及设备
申请号	CN202110221700.3	申请日期	2021-02-27
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-29	公开/公告号	CN113052295A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/04 体系结构，例如，互连拓扑〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	华为技术有限公司	申请人地址	广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华为技术有限公司	当前权利人	华为技术有限公司
发明人	李傲雪;李震国
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	王仲凯

摘要

本申请实施例公开了一种神经网络的训练方法、物体检测方法、装置及设备，该方法包括：先通过第一特征提取子网络提取第一支持样本中物体的类别特征以及第二支持样本中物体的类别特征，并通过第一损失函数计算这两个支持样本中物体的类别特征间的差异；然后基于第二支持样本中物体的类别特征且通过物体检测子网络，对查询样本中的物体进行检测，以得到检测结果；再基于检测结果和查询样本中的物体的标签获取第二损失函数；最后基于第一损失函数和第二损失函数更新目标神经网络的参数；由于通过第一损失函数对变换前后的支持样本间特征的差异进行了约束，所以能够避免变换前后的支持样本间的特征差异过大，从而提高了目标神经网络的物体检测精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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