[发明专利]用于训练深度神经网络的计算机设备

摘要

提出了一种用于训练深度神经网络的计算机设备。该计算机设备包括：接收单元，其用于接收二维输入图像帧；深度神经网络，其用于针对二维输入图像帧中所包括的对象来检查二维输入图像帧，其中该深度神经网络包括多个隐藏层和表示决策层的输出层；训练单元，其用于基于合成图像使用迁移学习来训练深度神经网络以用于生成包括经训练的参数的模型；以及输出单元，其用于基于该模型输出深度神经网络的结果。所提出的计算机设备即使是在缺少足够的带注释训练数据的情况下（例如在相机或系统正在开发中或不可访问的场景中）也能够提供有意义的结果。

主权项

1.一种用于训练深度神经网络的计算机设备（10），所述计算机设备（10）包括：接收单元（11），其用于接收二维输入图像帧（1），深度神经网络（12），其用于针对所述二维输入图像帧（1）中所包括的对象来检查所述二维输入图像帧（1），其中所述深度神经网络（12）包括多个隐藏层（2、3、4、5、6、7、8）和表示决策层的输出层（9），训练单元（14），其用于基于合成图像（31）使用迁移学习来训练所述深度神经网络（12）以用于生成包括经训练的参数的模型，以及输出单元（13），其用于基于所述模型输出所述深度神经网络（12）的结果。