[发明专利]训练样本的获得方法及其装置、模型训练方法及其装置在审
申请号: | 202210933254.3 | 申请日: | 2022-08-04 |
公开(公告)号: | CN115272801A | 公开(公告)日: | 2022-11-01 |
发明(设计)人: | 王粟瑶 | 申请(专利权)人: | 北京地平线机器人技术研发有限公司 |
主分类号: | G06V10/774 | 分类号: | G06V10/774;G06V10/44;G06V10/82;G06V20/58 |
代理公司: | 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 | 代理人: | 邓静 |
地址: | 100086 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本发明公开了训练样本的获得方法及其装置、模型训练方法及其装置,首先获取包含有目标对象的原始图像,并在原始图像中添加第一标签;基于第一标签在原始图像中添加第二标签,以及基于第二标签在原始图像中添加第三标签,并基于原始图像和标签图像,得到训练样本。如此,本公开的训练样本不但标记出了目标对象和图像的位置关系,还标记出了目标对象的边缘区域以及关键点位置,通过对训练样本中的目标对象进行全方位多重标记来强化目标对象在训练样本中的感知度,进而使利用此训练样本训练出的模型能够精确地对目标对象进行感知,进而提高对路况的识别能力,有助于自动驾驶的路径规划以及辅助建立高精地图,从而提高自动驾驶的安全性。 | ||
搜索关键词: | 训练 样本 获得 方法 及其 装置 模型 | ||
【主权项】:
暂无信息
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