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[发明专利]伪标签生成方法、模型训练方法、目标检测方法和设备-CN202310654313.8在审
发明人：盛典;林垠;殷兵 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供了一种伪标签生成方法、模型训练方法、目标检测方法和设备，方法包括：采用已标注的第一训练图像对构建的目标检测模型进行训练，得到第一目标检测模型，利用第一目标检测模型获取第一训练图像中已标注目标对应的目标特征，利用第一目标检测模型并辅以已标注目标对应的目标特征，生成未标注的第二训练图像的伪标签，在此基础上，采用已标注的训练图像和具有伪标签的训练图像训练得到最终的目标检测模型，进而，利用训练得到的目标检测模型对待检测图像进行目标检测本发明针对未标注的训练图像可生成准确的伪标签，在此基础上可训练得到性能较佳的目标检测模型，进而，利用该模型对待检测图像进行目标检测，可获得较好的检测效果。
标签生成方法模型训练目标检测设备

[发明专利]问答模型的训练方法、问答处理方法、装置及存储介质-CN202310065730.9在审
发明人：庞超;王硕寰;朱鹏飞;孙宇;李芝 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开公开了一种问答模型的训练方法、问答处理方法及装置，涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习技术领域。具体实现方案为：获取训练数据集；利用训练数据集中的训练数据对预设问答模型中的预设检索网络进行训练，以得到目标检索网络；利用目标检索网络输出训练数据的候选答案向量集和训练向量；利用训练数据的候选答案向量集，训练向量和/或训练数据对预设问答模型中的预设生成网络进行训练，以得到目标生成网络；基于目标检索网络和目标生成网络，以得到目标问答模型。本公开实施例的目标问答模型适用范围较广，且目标检索网络和目标生成网络与行业数据解耦，均只需训练一次即可，无需重新训练，降低了模型训练成本。
问答模型训练方法处理装置存储介质

[发明专利]模型训练系统、模型训练方法及装置-CN202210792462.6在审
发明人：钱瀚;周东炎;师锐 -专利权人：北京火山引擎科技有限公司
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开涉及一种模型训练系统、模型训练方法及装置，其中，该系统包括：源数据处理模块以及一种或多种训练框架，训练框架包括训练适配模块和训练模块；其中，由源数据处理模块对输入的业务需求对应的数据集进行数据格式转换得到预设通用格式的初始训练数据，并输出至业务需求所对应的目标训练框架；由目标训练框架包括的目标训练适配模块对初始训练数据进行转换得到符合目标训练模块支持的指定数据格式的目标训练数据，并将目标训练数据输出至目标训练模块进行模型训练，以训练得到满足训练结束条件的模型通过将数据的读取与训练框架进行解耦，提高训练速度。
模型训练系统方法装置

[发明专利]一种图像小目标分割方法、装置、终端及存储介质-CN202210520684.2有效
发明人：杜杰;管凯;刘鹏;汪天富 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像小目标分割方法、装置、终端及存储介质，本发明提供的方法，在各个训练数据中确定目标训练数据，目标训练数据包括样本图像和样本图像对应的目标标注结果，将样本图像对应的目标标注结果分为第一目标和第二目标，根据目标训练数据中的样本图像获取目标分割模型输出的样本图像对应的目标预测结果，再根据样本图像对应的目标预测结果与第一目标和第二目标分别计算得到第一训练损失和第二训练损失，根据第一训练损失和第二训练损失得到总训练损失，再根据总训练损失更新目标分割模型的可学习参数，并重复执行上述步骤，直至目标分割模型的可学习参数收敛。本发明可以提升在图像中分割大小不一的目标时的准确性。
一种图像目标分割方法装置终端存储介质

[发明专利]模型训练方法、目标检测方法、装置、设备以及存储介质-CN202211284417.6在审
发明人：邹智康;叶晓青 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本公开提供了一种模型训练方法、目标检测方法、装置、设备以及存储介质，涉及计算机视觉、图像处理、增强现实、深度学习等人工智能技术领域，可应用于智能机器人、自动驾驶、元宇宙等场景。具体实现方案为：获取训练数据，训练数据包括训练图像和训练图像的二维标签；将训练图像输入目标检测网络，在目标检测网络中对训练图像进行目标检测，得到训练图像的目标检测结果，目标检测结果包括训练图像的二维预测属性和三维预测属性；根据二维标签和目标检测结果，确定训练损失值；根据训练损失值，对目标检测网络的网络参数进行调整。从而，以二维标签对目标检测网络的训练进行弱监督，使海量图像可用于训练目标检测网络，提高目标检测精度。
模型训练方法目标检测装置设备以及存储介质

[发明专利]一种目标检测网络模型的训练方法及装置-CN201811384930.6在审
发明人：沙浩;戴依若 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种目标检测网络模型的训练方法及装置，该方法包括：获取第一训练样本集，第一训练样本集由多个标记有真实目标物体框的第一目标图像组成；采用目标检测算法对第一训练样本集进行训练，得到第一目标检测网络模型；获取第二训练样本集，第二训练样本集至少包括多个未标记真实目标物体框的背景图像；将第二训练样本集输入至第一目标检测网络模型进行训练，得到第二目标检测网络模型。即在进行目标检测网络模型的训练时，加入了多个背景图像，背景图像中的背景可作为训练目标检测网络模型的负样本，从而提高训练得到的目标检测网络模型的物体检出率和降低目标检测网络模型的误检率。
一种目标检测网络模型训练方法装置

[发明专利]一种目标检测方法及装置-CN202110924398.8在审
发明人：古川南;周庆标;王忠 -专利权人：熵基科技股份有限公司
申请日： 2021-08-12 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标检测方法及装置，通过获取包含至少一个目标对象的待检测图像，将待检测图像输入目标检测模型，得到目标检测模型输出的待检测图像中的目标对象的位置信息，其中，目标检测模型以场景训练图像作为训练样本，以场景训练图像中的目标对象的位置信息作为训练标签训练得到，且在训练过程中通过损失函数对训练标签和预测结果的差值进行计算得到损失值，并根据损失值更新目标检测模型的参数，所述损失函数在差值越小时，损失值的变化也会越趋于平缓由于该目标检测模型是以场景训练图像作为训练样本，以场景训练图像中的目标对象的位置信息作为训练标签训练得到，所以可以通过目标检测模型从待检测图像中确定目标对象的位置信息。
一种目标检测方法装置

[发明专利]一种车辆分类方法及系统-CN201410737806.9有效
发明人：武德安;甘一凡;吴磊;陈鹏;刘杰 -专利权人：成都国科海博信息技术股份有限公司;电子科技大学
申请日： 2014-12-05 - 公布日： 2018-05-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种车辆分类方法及系统，其中车辆分类方法包括：将预先设置的第一训练集确定为目标训练集，确定目标训练集中所有移动目标的投影矩阵，并根据投影矩阵建立特征空间；比较所有移动目标及预设类移动目标在特征空间中的坐标；根据比较结果，将所有移动目标归类为第一移动目标和第二类移动目标，并将第一类移动目标保存至第二训练集，第二移动目标保存至第三训练集；分别将第二训练集和第三训练集确定为目标训练集，将第一类移动目标和第二类移动目标进一步归类按照移动目标的类型将训练集详细的分为了六个子训练集，根据六个子训练集中的移动目标信息更为具体的判断出待分类的移动目标的类型，获得了更好的分类准确率。
移动目标训练集车辆分类目标训练特征空间投影矩阵归类移动目标信息分类准确率预先设置保存预设分类

[发明专利]一种基于VR的双眼视像融合训练方法和装置-CN202110378026.X在审
发明人：袁进;李劲嵘;封檑;李奇威;李子奇;任鸿伦;哈卿;李一鸣;俞益洲;乔昕 -专利权人：杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： A61H5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于VR的双眼视像融合训练方法和装置，包括：分别对用户双眼在同一个虚拟训练场景中独立显示第一图像和第二图像，第一图像中包括受控训练目标，受控训练目标允许在虚拟训练场景中移动，第二图像中包括固定任务目标；接收用户通过观察固定任务目标的位置后控制受控训练目标相对固定任务目标位置移动的路径反馈信息；根据路径反馈信息自适应的重新配置受控训练目标和固定任务目标并显示重新配置后的受控训练目标和固定任务目标。通过虚拟现实场景的分离显示训练，以更有趣、有效、方便地进行双眼视像融合训练，增强依从性让用户主动参与训练，通过自适应的配置视觉训练内容可以形成双眼视像融合训练的迭代，从而提升训练效果。
一种基于 vr 双眼视像融合训练方法装置

[发明专利]数据处理、目标识别模型训练、目标识别方法及装置-CN202110701378.4在审
发明人：王得贤;李长亮;毛璐 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请提供一种数据处理、目标识别模型训练、目标识别方法及装置，其中，数据处理方法包括：基于获取的训练集，训练出多个不同的目标识别模型，然后利用训练得到的各目标识别模型，分别对训练集中的各训练文本进行目标识别，得到各训练文本的目标识别结果，如果针对任一训练文本，该训练文本的目标识别结果与该训练文本的标注信息不一致，则说明该训练文本的标注信息不准确，因此，对训练集中该训练文本的标注信息进行更新，从而去除了训练集中训练文本的标注信息的数据噪声
数据处理目标识别模型训练方法装置

[发明专利]模型训练方法、数据处理方法、系统及电子设备-CN202211565171.X在审
发明人：尚书;於圣楠;吴剑飞;刘柏;范长杰;胡志鹏 -专利权人：网易（杭州）网络有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请提供了一种模型训练方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：从存储的训练集中获取用于训练目标模型的目标离线数据和目标实时数据；并根据目标离线数据以及目标实时数据，对待训练模型进行训练，得到训练后模型，之后在对待训练模型进行训练的过程中，若检测到训练集中存在更新了的、用于训练目标模型的第一实时数据，将第一实时数据确定为目标实时数据，最后响应于检测到训练集中存在更新了的、用于训练目标模型的第二实时数据，基于第二实时数据对训练后模型进行更新训练，得到更新训练后模型。该技术方案在检测到实时数据的更新时，不断对训练后模型进行更新训练，以增强模型训练的实时性和可靠性。
模型训练方法数据处理系统电子设备

[发明专利]一种分类模型中多个目标的训练方法和装置-CN201610614088.5有效
发明人：尤爱华 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-07-29 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种分类模型中多个目标的训练方法和装置，用于提高机器学习资源的利用率，提高分类模型的更新效率。本发明实施例提供一种分类模型中多个目标的训练方法，包括：从训练数据库中提取出当前训练所用的训练集，所述训练集中包括M个训练样本；从所述训练集中的M个训练样本中分别获取到各个训练样本中的目标字段，并根据获取到的M个目标字段包括的字段内容分别从N个目标中选择出对应M个目标字段的M个目标取值，将选择出的M个目标取值分别配置给对应该目标取值的目标字段所在的训练样本；使用预置的分类算法通过对配置有M个目标取值的M个训练样本的学习，构造出包括所述N个目标的分类模型，所述N个目标在所述分类模型中对应有不同的模型参数。
一种分类模型中多个目标训练方法装置

[发明专利]图像处理模型的训练方法、目标检测方法和属性识别方法-CN202111372062.1在审
发明人：王缙 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理模型的训练方法、目标检测方法和属性识别方法图像处理模型，该方法包括：获得多个训练图像数据；其中，训练图像数据中包括至少两个训练目标，且训练图像数据中包含至少两个训练目标中各个训练目标的标注框；基于图像处理模型对各个训练图像进行目标检测，获得各个训练目标各自对应的预测框；基于各个训练图像数据中不同训练目标对应的预测框之间的相似度，对图像处理模型的参数进行调整；响应于满足收敛条件，获得训练后的图像处理模型上述方案，能够提高图像处理模型对距离相近的目标进行检测的准确率。
图像处理模型训练方法目标检测属性识别

[发明专利]渗透测试训练的方法及系统、装置、存储介质和电子设备-CN202310822173.0在审
发明人：丁育祯;曾炜;容达锋;林新学 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本申请公开了一种渗透测试训练的方法及系统、装置、存储介质和电子设备，涉及金融科技领域，该方法包括：接收目标对象对渗透测试的难度等级的选择操作，并依据所述选择操作确定渗透测试对应的目标训练任务；依据所述目标训练任务，搭建所述目标训练任务的训练环境；在所述训练环境中接收所述目标对象在执行所述目标训练任务时提交的训练标识信息，并依据所述训练标识信息，确定训练结果。通过本申请，解决了相关技术中采用人工带教的方式来实现对目标对象进行渗透测试的训练，导致对目标对象进行渗透测试训练的效率比较低的问题。
渗透测试训练方法系统装置存储介质电子设备

[发明专利]预测模型训练方法及装置-CN202310141272.2在审
发明人：刘红樱;匡明;林芝;汤佳;程伟;宋甜甜 -专利权人：杭州康晟健康管理咨询有限公司
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本说明书实施例提供预测模型训练方法及装置，预测模型训练方法包括：确定初始对象训练样本以及初始对象训练样本对应的样本标签，其中，初始对象训练样本对应的样本标签为目标对象结果，根据初始对象训练样本确定至少两个目标训练样本集，并从至少两个目标训练样本集中初始对象训练样本对应的初始样本特征中，确定至少两个目标训练样本集中初始对象训练样本对应的目标样本特征，将至少两个目标训练样本集中初始对象训练样本对应的目标样本特征，分别输入至少两个目标训练样本集对应的决策树进行预测，获得预测对象结果，根据预测对象结果以及目标对象结果，对至少两个目标训练样本集对应的决策树进行调整，获得预测模型。
预测模型训练方法装置