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佳能株式会社;北京邮电大学赵东悦获国家专利权

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龙图腾网获悉佳能株式会社;北京邮电大学申请的专利用于对象识别的神经网络的训练方法及训练装置获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114444558B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202011220649.6,技术领域涉及:G06V10/774;该发明授权用于对象识别的神经网络的训练方法及训练装置是由赵东悦;温东超;李献;邓伟洪;胡佳妮设计研发完成,并于2020-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

用于对象识别的神经网络的训练方法及训练装置在说明书摘要公布了:本发明涉及用于对象识别的神经网络的训练方法及训练装置。一种训练方法包括:将包含待识别对象的训练图像集输入到所述神经网络,以提取每个图像样本的学生特征,所述训练图像集包括一组正常图像样本和一组变化图像样本;基于所提取的学生特征,将所述训练图像集中的图像样本划分为简单样本和困难样本;对于正常图像样本和变化图像样本中的每一种:由相应的传递迁移适配器对该图像样本的学生特征进行基于所述划分的传递迁移,以得到迁移学生特征;计算该图像样本的迁移学生特征相对于从对应的另一种图像样本中提取的教师特征的蒸馏损失;由相应的分类器基于学生特征对该图像样本进行分类;以及计算该图像样本的分类损失;基于对于所有图像样本计算的蒸馏损失和分类损失,计算与所述训练图像集相关的总损失;以及根据计算的总损失,更新所述神经网络的参数。

本发明授权用于对象识别的神经网络的训练方法及训练装置在权利要求书中公布了:1.一种用于对象识别的神经网络的训练方法,其特征在于,包括: 将包含待识别对象的训练图像集输入到所述神经网络,以提取每个图像样本的学生特征,所述训练图像集包括一组正常图像样本和一组变化图像样本; 基于所提取的学生特征,将所述训练图像集中的图像样本划分为简单样本和困难样本; 对于正常图像样本和变化图像样本中的每一种: 由相应的传递迁移适配器对该图像样本的学生特征进行基于所述划分的传递迁移,以得到迁移学生特征; 计算该图像样本的迁移学生特征相对于从对应的另一种图像样本中提取的教师特征的距离作为该图像样本的蒸馏损失; 由相应的分类器基于学生特征对该图像样本进行分类;以及 计算该图像样本的分类损失, 基于对于所有图像样本计算的蒸馏损失和分类损失,计算与所述训练图像集相关的总损失;以及 根据计算的总损失,更新所述神经网络的参数, 其中,基于所述划分的传递迁移进一步包括: 对于被划分为简单样本的图像样本,以所述传递迁移适配器的深层输出作为所述迁移学生特征; 对于被划分为困难样本的图像样本,以所述传递迁移适配器的浅层输出作为所述迁移学生特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人佳能株式会社;北京邮电大学,其通讯地址为:日本东京;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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