用于训练神经网络模型的方法和设备

    公开(公告)号:CN115374901A

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN202210524654.9

    申请日:2022-05-13

    Abstract: 公开了用于训练神经网络模型的方法和设备。所述方法包括:接收输入数据和目标数据,输入数据包括包含多种对象的图像,所述多种对象分别与多个类对应,目标数据包括第一目标数据和第二目标数据,第一目标数据包括地面真值标签,第二目标数据包括在输入数据中的图像中所述多个类的概率的分布;通过神经网络模型从输入数据中的图像提取特征图;通过神经网络模型基于特征图的每个类的概率对特征图进行池化,以获得池化出的特征图;通过将输入数据输入到神经网络模型来生成输出数据,输出数据包括输入数据中的图像中的对象的识别结果;基于将输出数据与目标数据进行比较以及池化的辅助损失来确定损失;以及基于损失训练神经网络模型。

    用于确定道路标线的方法和设备

    公开(公告)号:CN110866433A

    公开(公告)日:2020-03-06

    申请号:CN201910583507.7

    申请日:2019-07-01

    Abstract: 提供了一种用于确定道路标线的方法和设备。所述方法包括:执行从行驶图像检测车辆正在行驶的车道的两条道路标线;确定是否未检测到所述两条道路标线中的至少一条道路标线;如果确定未检测到至少一条道路标线,则基于与包括所述道路的可行驶道路区域有关的第一信息来针对所述至少一条未检测到的道路标线确定至少一条道路标线;并基于所述至少一条确定的道路标线控制车辆的行驶。

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