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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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286 篇 专利

馆藏范围

286 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

20 篇 腾讯科技有限公司
11 篇 中国工商银行股份...
9 篇 北京百度网讯科技...
6 篇 北京三快在线科技...
6 篇 平安科技有限公司
5 篇 上海宇佑船舶科技...
4 篇 北京旷视科技有限...
4 篇 北京沃东天骏信息...
4 篇 北京有竹居网络技...
4 篇 中国科学技术大学
3 篇 oppo广东移动通信...
3 篇 济南浪潮数据技术...
3 篇 维沃移动通信有限...
3 篇 中国联合网络通信...
3 篇 中国平安财产保险...
3 篇 建信金融科技有限...
3 篇 浙江大华技术股份...
3 篇 北京字跳网络技术...
3 篇 中国移动通信集团...
2 篇 芯砺智能科技有限...

作者

5 篇 吴子俊
5 篇 杨新霞
4 篇 姚聪
4 篇 张伟
3 篇 王超
3 篇 李响
3 篇 黄树东
3 篇 刘宇
3 篇 张涛
3 篇 李磊
2 篇 董莹莹
2 篇 陈岩
2 篇 储瑞航
2 篇 陈晓
2 篇 庄新瑞
2 篇 吕传峰
2 篇 刘洪栋
2 篇 盛德杰
2 篇 卢永晨
2 篇 张凌翔

语言

286 篇 中文

检索条件"主题词=目标训练样本"

共 286 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

目标训练样本的确定方法、训练样本的获取方法、及装置

目标训练样本的确定方法、训练样本的获取方法、及装置

引用

作者：公辰郑臻哲吴帆邵云峰李秉帅陈贵海 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本申请涉及神经网络技术领域，提供了一种目标训练样本的确定方法、训练样本的获取方法、及装置，用以提升模型精度。第一设备参与第j轮模型训练，从中心节点获取第j全局梯度估计值和神经网络模型的第j参数；第一设备将第n个训练样本输... 详细信息

标准号: CN118115830A

本申请涉及神经网络技术领域，提供了一种目标训练样本的确定方法、训练样本的获取方法、及装置，用以提升模型精度。第一设备参与第j轮模型训练，从中心节点获取第j全局梯度估计值和神经网络模型的第j参数；第一设备将第n个训练样本输入到第j参数对应的神经网络模型中，得到神经网络模型的各个层神经元的权重的梯度；基于各个层神经元的权重的梯度，确定第n个训练样本的梯度；确定第n个训练样本的梯度与第j全局梯度估计值的预设运算结果；n取遍1至N中的任意一个正整数；基于N个训练样本分别对应的预设预算结果，在训练数据集中选择多个目标训练样本；多个目标训练样本用于对神经网络模型的第j参数进行更新。从而提升了模型的精度。

关键词：训练样本神经网络模型神经元多个目标梯度估计权重预设目标训练样本神经网络技术模型训练训练数据预算结果运算结果中心节点正整数全局更新申请

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一种获得目标训练样本的方法、电子设备及介质

一种获得目标训练样本的方法、电子设备及介质

引用

作者：韩佳杜新凯吕超谷姗姗张晗史辉李文灏孙垚锋 518000 广东省深圳市福田区红荔西路7002号第一世界广场A座17层

本申请实施例提供一种获得目标训练样本的方法、电子设备及介质，该方法包括：获取多个原始句子集合，其中，所述多个原始句子集合中的各原始句子集合包括一条原始语句、第一语句集合和第二语句集合，所述第一语句集合与所述原始语句的... 详细信息

标准号: CN114861625A

本申请实施例提供一种获得目标训练样本的方法、电子设备及介质，该方法包括：获取多个原始句子集合，其中，所述多个原始句子集合中的各原始句子集合包括一条原始语句、第一语句集合和第二语句集合，所述第一语句集合与所述原始语句的相似度大于阈值，所述第二语句集合与所述原始语句的相似度小于阈值；计算所述各原始句子集合中两两语句之间的差异值，其中，所述差异值用于表征两个语句之间的差异程度；基于所述差异值确定是否删除所述多个原始句子集合中的至少部分集合，获得目标训练样本。通过本申请的一些实施例能够从多个原始句子集合中选取得到对于模型训练更有价值的目标训练样本。

关键词：原始句子集合语句语句集合目标训练样本相似度电子设备模型训练申请删除

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一种目标训练样本集获得系统及方法

一种目标训练样本集获得系统及方法

引用

作者：李妮周波邓六群何芙蓉李敦顺 518000 广东省深圳市南山区高新技术产业园北区清华信息港科研楼2层210号

本发明公开了一种目标训练样本集获得系统，所述目标训练样本集获得系统主体包括采集模块、样本模块、生产模块、数据库、计算机终端、服务器、互联网、电源，所述目标训练样本集获得系统主体上设置有采集模块，所述目标训练样本集获得... 详细信息

标准号: CN116595360A

本发明公开了一种目标训练样本集获得系统，所述目标训练样本集获得系统主体包括采集模块、样本模块、生产模块、数据库、计算机终端、服务器、互联网、电源，所述目标训练样本集获得系统主体上设置有采集模块，所述目标训练样本集获得系统主体上设置有样本模块，所述目标训练样本集获得系统主体上设置有生成模块。相比于现有技术，本发明的优点在于：通过采集模块的设计，可对目标的信息和数据进行采集，然后在对目标的训练时间段和训练数据进行采集，通过样本模块的设计，可对采集的数据进行分类然后生成目标的训练样本，且通过设置有生成模块，可方便生成目标的训练样本集。

关键词：目标训练样本获得系统采集模块样本模块生成模块采集计算机终端训练样本集生产模块训练数据训练样本时间段服务器电源数据库互联网分类

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一种目标训练样本集的获得方法及相关装置

一种目标训练样本集的获得方法及相关装置

引用

作者：邸德宁郝敬松廖紫嫣杨凯航朱树磊殷俊 310053 浙江省杭州市滨江区滨安路1187号

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种目标训练样本集的获得方法及相关装置，方法为：基于包含各样本面部特征的初始训练样本集，进行多轮迭代聚类，获得候选类簇集；分别将各疑似数据对各自归属的候选类簇作为一个待检查类簇对，以... 详细信息

标准号: CN115690883A

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种目标训练样本集的获得方法及相关装置，方法为：基于包含各样本面部特征的初始训练样本集，进行多轮迭代聚类，获得候选类簇集；分别将各疑似数据对各自归属的候选类簇作为一个待检查类簇对，以及针对每个待检查类簇对，分别执行以下操作：当一个待检查类簇对包含的各样本面部特征各自关联的非面部特征的相似度达到非面部特征门限时，将一个待检查类簇对合并为相应的融合类簇；从未合并的各候选类簇和获得的各融合类簇中，筛选出符合预设质量条件的各目标类簇，并针对各目标类簇分别设置表征样本对象类型的伪标签，获得目标训练样本集。这样，提高了目标训练样本集的准确度。

关键词：类簇面部特征目标训练样本检查样本计算机技术领域初始训练样本准确度表征样本对象类型相关装置质量条件合并融合相似度迭代多轮聚类限时预设标签归属关联筛选申请

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基于空对地小慢目标的训练样本库构建方法、装置及介质

基于空对地小慢目标的训练样本库构建方法、装置及介质

引用

作者：戴勇张翔曾析贾铸 643000 四川省自贡市自贡航空产业园区航空大道9号

本申请公开了一种基于空对地小慢目标的训练样本库构建方法、装置及计算机可读存储介质，方法包括：从初始样本库中下载预设视角范围内的小慢目标初始样本图像，得到第一样本库；获取按照预设调整规则分别调整拍摄高度和拍摄角度拍摄小... 详细信息

标准号: CN110991531A

本申请公开了一种基于空对地小慢目标的训练样本库构建方法、装置及计算机可读存储介质，方法包括：从初始样本库中下载预设视角范围内的小慢目标初始样本图像，得到第一样本库；获取按照预设调整规则分别调整拍摄高度和拍摄角度拍摄小慢目标得到的拍摄样本图像，得到第二样本库；分别对第一样本库和第二样本库进行增广样本操作，得到第三样本库；将第一样本库、第二样本库和第三样本库进行融合，得到目标训练样本库。因此，本方法能够构建基于空对地小慢目标的训练样本库，提高空对地小慢目标的提取分析的准确度，并且能够相对节省人力资源。

关键词：样本库拍摄训练样本库样本图像构建预设计算机可读存储介质目标训练样本初始样本库准确度调整规则人力资源下载样本视角融合申请分析

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训练样本的生成方法、装置、系统及目标对象的检测方法

训练样本的生成方法、装置、系统及目标对象的检测方法

引用

作者：周强王志斌李昊 310056 浙江省杭州市滨江区长河街道网商路699号4号楼5楼508室

本申请公开了一种训练样本的生成方法、装置、系统及目标对象的检测方法。其中，训练样本的生成方法包括：获取点标注图像及框标注图像，每张点标注图像包含待标注对象及与每个待标注对象所对应的目标像素点，每张框标注图像包含已标注... 详细信息

标准号: CN114782769A

本申请公开了一种训练样本的生成方法、装置、系统及目标对象的检测方法。其中，训练样本的生成方法包括：获取点标注图像及框标注图像，每张点标注图像包含待标注对象及与每个待标注对象所对应的目标像素点，每张框标注图像包含已标注对象及与每个已标注对象所对应的目标标注框，点标注图像的数量大于框标注图像的数量；基于目标像素点确定待标注对象对应的目标预测框；基于目标预测框对待标注对象进行标注，得到标注后的点标注图像；基于标注后的点标注图像和框标注图像生成目标训练样本，目标训练样本用于训练目标检测模型，以对待检测图像中的对象进行目标检测。本申请解决了现有技术中在对训练样本进行标注时所存在标注成本高的技术问题。

关键词：标注图像训练样本目标训练样本目标像素目标预测检测图像目标对象目标检测图像生成训练目标标注框检测申请

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基于分割网络的虚警可控雷达目标检测方法

基于分割网络的虚警可控雷达目标检测方法

引用

作者：朱允镕李杨 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

一种基于分割网络的虚警可控雷达目标检测方法，属于雷达目标检测技术领域。本发明针对基于神经网络的雷达目标检测中，NP准则由于不可微分而无法直接用于神经网络训练的问题。包括确定目标训练样本和杂波训练样本；构建虚警可控的轻量... 详细信息

标准号: CN116165646B

一种基于分割网络的虚警可控雷达目标检测方法，属于雷达目标检测技术领域。本发明针对基于神经网络的雷达目标检测中，NP准则由于不可微分而无法直接用于神经网络训练的问题。包括确定目标训练样本和杂波训练样本；构建虚警可控的轻量化U‑Net分割网络模型，并利用训练样本对网络参数进行迭代优化训练，得到训练后分割网络模型；所述轻量化U‑Net分割网络模型基于可微分纽曼皮尔逊准则设置关于网络参数的可微分纽曼皮尔逊损失函数，包括监督损失函数项和正则损失函数项；采用训练后分割网络模型对实时雷达AR谱数据进行目标区域的检测，再根据目标区域检测结果采用点迹提取器提取目标位置，实现虚警可控的目标检测。本发明实现了虚警可控雷达目标检测。

关键词：雷达目标检测网络模型虚警损失函数分割网络参数训练样本可控的轻量化可控目标区域检测目标训练样本神经网络训练迭代优化目标检测目标区域目标位置神经网络提取器点迹构建杂波雷达检测网络监督

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目标对象的磨损程度检测方法及装置

目标对象的磨损程度检测方法及装置

引用

作者：王鹏姚聪陈坤鹏周争光 100080 北京市海淀区中关村大街1号10层1018室

本发明提供了一种目标对象的磨损程度检测方法及装置，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取包含待检测目标对象的目标图像；该目标对象包括文字和/或图案；将目标图像输入预先训练得到的神经网络模型中，基于神经网络模型对目标图... 详细信息

标准号: CN111444864A

本发明提供了一种目标对象的磨损程度检测方法及装置，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取包含待检测目标对象的目标图像；该目标对象包括文字和/或图案；将目标图像输入预先训练得到的神经网络模型中，基于神经网络模型对目标图像中的目标对象进行检测，得到目标对象的磨损程度值；其中，神经网络模型是基于目标训练样本训练得到的，目标训练样本包括多张标注有磨损程度的样本图像。本发明能够提升文字和/或图案的磨损程度检测精度。

关键词：目标对象神经网络模型磨损目标图像目标训练样本程度检测图像处理技术图案样本图像检测标注

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基于分割网络的虚警可控雷达目标检测方法

基于分割网络的虚警可控雷达目标检测方法

引用

作者：朱允镕李杨 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

标准号: CN116165646A

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端到端目标检测模型训练、图像目标检测方法及相关设备

端到端目标检测模型训练、图像目标检测方法及相关设备

引用

作者：刘世隆任天和曾兆阳李弘洋张浩李峰张磊 518045 广东省深圳市福田区福保街道市花路长富金茂大厦1号楼39楼3901单元

本发明公开了端到端目标检测模型训练、图像目标检测方法及相关设备，通过样本图像的预测目标集合和标签目标集合，确定样本图像的匹配代价矩阵，然后根据预测检测框的第一位置质量分数和匹配代价矩阵，对预测目标集合以及标签目标集合... 详细信息

标准号: CN116563604A

本发明公开了端到端目标检测模型训练、图像目标检测方法及相关设备，通过样本图像的预测目标集合和标签目标集合，确定样本图像的匹配代价矩阵，然后根据预测检测框的第一位置质量分数和匹配代价矩阵，对预测目标集合以及标签目标集合进行目标匹配，得到最优分配结果，再根据最优分配结果生成目标训练样本以对预设深度学习模型进行调整，得到已训练的端到端目标检测模型。在本发明中通过位置信息监督匹配代价矩阵，提高目标匹配的准确率，以提高模型训练的稳定性，从而提高一对一匹配的图像目标检测的准确率，促进机器视觉的发展。

关键词：矩阵匹配代价集合图像目标检测标签目标模型训练目标检测目标匹配样本图像预测目标最优分配端到端准确率目标训练样本一对一匹配第一位置机器视觉结果生成预测检测质量分数预设监督学习

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