[发明专利]基于内置独立型预测来转换自动驾驶模式的方法及装置有效
| 申请号： | 202010018088.5 | 申请日： | 2020-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN111507152B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 金桂贤;金镕重;金鹤京;南云铉;夫硕焄;成明哲;申东洙;吕东勋;柳宇宙;李明春;李炯树;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰 | 申请（专利权）人： | 斯特拉德视觉公司 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/045;G06N3/084;G06N3/092;G05D1/00 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 韩国庆*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明是基于内置独立型预测来转换自动驾驶模式的方法及装置。本发明提供一种在客体检测的流程期间生成表示所述客体检测的可靠度的参数的学习方法，包括：(a)步骤，学习装置使卷积层，对训练图像加以卷积运算而生成卷积特征图；(b)步骤，所述学习装置使锚点层，生成包括RPN置信(confidence)分数的RPN置信图；(c)步骤，所述学习装置使FC层，生成CNN置信图；及(d)步骤，所述学习装置使损失层，利用参照所述RPN置信图、所述CNN置信图、所述预测客体检测结果及所述GT客体检测结果而生成RPN损失及CNN损失，执行反向传播(backpropagation)，从而学习所述CNN及所述RPN的参数中至少一部分。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 内置 独立 预测 转换 自动 驾驶 模式 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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