[发明专利]用于评价时序提名的模型的训练方法、设备、程序产品有效
| 申请号： | 202110963278.9 | 申请日： | 2021-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN113642495B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 吴文灏 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 霍莉莉;臧建明 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供的用于评价时序提名的模型的训练方法、设备、程序产品，涉及计算机视觉和深度学习技术，包括：获取用于训练模型的样本时序提名，以及样本时序提名的标签，其中，标签包括用于表征样本时序提名与真实时序提名之间的偏移信息，以及样本时序提名中包括的背景信息；利用样本时序提名及其标签对预设模型进行训练，得到用于评价时序提名的模型；其中，模型用于输出待处理的时序提名的识别偏移信息、识别背景信息，识别偏移信息、识别背景信息用于确定待处理的时序提名的分数。本公开提供的方案中，在训练模型时加入了样本时序提名的背景信息，进而提高模型的抗噪能力，从而提高模型输出的识别结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 评价 时序 提名 模型 训练 方法 设备 程序 产品 | ||
【主权项】：
暂无信息
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