[发明专利]选择器模型的训练方法、图像检测方法及相关设备在审
| 申请号： | 202010136537.6 | 申请日： | 2020-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN113344017A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 杨傲楠 | 申请（专利权）人： | 深圳云天励飞技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 张瑞志 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙岗区横岗*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请适用于人工智能领域，提供了选择器模型的训练方法、图像检测方法及相关设备。选择器模型的训练方法包括：获取奖励函数和图像检测条件；执行训练步骤，训练步骤包括：根据奖励函数和图像检测条件对选择器模型进行训练，得到待优化的选择器模型；根据待优化的选择器模型和图像检测条件对奖励函数进行训练，得到待优化的奖励函数。将待优化的奖励函数作为新的奖励函数，将待优化的选择器模型作为新的选择器模型，循环执行训练步骤，直到得到目标奖励函数以及目标选择器模型。其中，目标奖励函数和目标选择器模型满足预设训练停止条件，从而提高选择器模型的训练精度，进而根据训练好的目标选择器模型选择出更准确的图像检测器。 | ||
| 搜索关键词： | 选择器 模型 训练 方法 图像 检测 相关 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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