-
公开(公告)号：CN118781471A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411277658.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/62 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种模型训练方法、对象识别方法、装置及电子设备，涉及深度学习技术领域，该模型训练方法包括：获取样本图像集；将各个样本图像输入对象识别模型，以使模型中的全局编码器对每一样本图像进行特征编码，得到初始图像特征，将每一样本图像的初始图像特征分别输入模型中的目标子网络、第一子网络以及第二子网络，得到各子网络针对每一样本图像的输出结果；基于子网络针对每一样本图像的输出结果以及各个样本图像的标定真值，确定子网络的网络损失；基于每一子网络的网络损失，确定模型损失；基于模型损失判断出对象识别模型未收敛，调整对象识别模型的网络参数，并返回获取样本图像集的步骤。通过本方案可以提高对象识别模型的准确性。
-
公开(公告)号：CN118865352B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411339471.5
申请日：2024-09-25
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 刘涵
Abstract: 本申请公开了一种车牌识别方法、装置、存储介质和电子设备，包括：获取实际场景中的车牌图像，并通过无监督学习在获取的所有车牌图像中识别稀有车牌图像；利用文字识别模型对所述稀有车牌图像进行文字识别，将文字识别结果作为所述稀有车牌图像的伪标签；对所述伪标签进行不确定性估计，得到不确定性估计结果；将所述稀有车牌图像及其伪标签作为训练数据，训练生成稀有车牌图像的生成模型；其中，基于所述伪标签的不确定性估计结果确定训练所述生成模型过程中的损失函数取值；利用所述稀有车牌图像的生成模型生成稀有车牌图像，用于进行车牌识别模型的训练；利用所述车牌识别模型进行车牌识别。应用本申请，能够有效提高稀有车牌的识别准确率。
-
公开(公告)号：CN118781471B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411277658.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/62 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种模型训练方法、对象识别方法、装置及电子设备，涉及深度学习技术领域，该模型训练方法包括：获取样本图像集；将各个样本图像输入对象识别模型，以使模型中的全局编码器对每一样本图像进行特征编码，得到初始图像特征，将每一样本图像的初始图像特征分别输入模型中的目标子网络、第一子网络以及第二子网络，得到各子网络针对每一样本图像的输出结果；基于子网络针对每一样本图像的输出结果以及各个样本图像的标定真值，确定子网络的网络损失；基于每一子网络的网络损失，确定模型损失；基于模型损失判断出对象识别模型未收敛，调整对象识别模型的网络参数，并返回获取样本图像集的步骤。通过本方案可以提高对象识别模型的准确性。
-
公开(公告)号：CN118865352A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411339471.5
申请日：2024-09-25
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 刘涵
Abstract: 本申请公开了一种车牌识别方法、装置、存储介质和电子设备，包括：获取实际场景中的车牌图像，并通过无监督学习在获取的所有车牌图像中识别稀有车牌图像；利用文字识别模型对所述稀有车牌图像进行文字识别，将文字识别结果作为所述稀有车牌图像的伪标签；对所述伪标签进行不确定性估计，得到不确定性估计结果；将所述稀有车牌图像及其伪标签作为训练数据，训练生成稀有车牌图像的生成模型；其中，基于所述伪标签的不确定性估计结果确定训练所述生成模型过程中的损失函数取值；利用所述稀有车牌图像的生成模型生成稀有车牌图像，用于进行车牌识别模型的训练；利用所述车牌识别模型进行车牌识别。应用本申请，能够有效提高稀有车牌的识别准确率。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.063 seconds)
