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[发明专利]用于训练人工神经网络的方法-CN202180032729.5在审
发明人： C·哈斯贝格;T·纳斯尔;P·萨兰里提柴 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-05-04 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于在使用训练数据的情况下训练人工神经网络的方法，这些训练数据包括基础设施的第一图像的第一图像数据和第二图像的第二图像数据，其中第一图像包括第一特征而且其中第二图像包括与该第一图像相对应的第二特征，其中这些训练数据包括在该第一特征与该第二特征之间的目标相对平移和目标相对旋转，其中该训练包括：借助于人工神经网络，从第一图像中提取第一特征并且从第二图像中提取第二特征，其中通过具有第一数据量的第一特征数据来表示所提取的第一特征，其中通过具有第二数据量的第二特征数据来表示所提取的第二特征，借助于人工神经网络，确定在所提取的第一特征与所提取的第二特征之间的相对平移和相对旋转，其中该人工神经网络一直被训练，直至与特征的姿态有关并且与该第一数据量和/或该第二数据量有关的损失函数具有最小值或者小于或小于等于预先给定的损失函数阈值为止。本发明涉及一种人工神经网络、一种用于从机动车辆的周围环境的图像中提取特征的方法、一种设备、一种计算机程序和一种机器可读存储介质。
用于训练人工神经网络方法

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