公开(公告)号：CN113780331B

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202110556748.X

申请日：2021-05-21

Applicant: 丰田自动车株式会社 ,  鲁汶大学

Inventor： W·阿贝鲁斯 ,  G·奥斯莫祖里 ,  W·范甘斯贝克 ,  S·范登亨德 ,  M·普洛斯曼斯 ,  S·格奥尔古里斯 ,  L·梵谷

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06V20/58 ,  G06N3/045 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及由计算机实施的训练方法、分类方法及系统和计算机可读记录介质。一种用于训练分类器(Φη)的由计算机实施的方法包括：S10)训练前置模型(ΦΘ)以学习前置任务，从而使源样本经由前置模型(ΦΘ)的输出与相应的变换后样本经由前置模型(ΦΘ)的输出之间的距离最小，变换后样本是通过对源样本应用转换(T)而获得的样本；S20)确定嵌入空间中的数据集(SD)的样本(Xi)的邻域(NXi)；S30)使用第二训练准则来训练分类器(Φη)，以预测样本(Xi)属于各聚类(Cj)的相应估计概率Φηj(Xi)，j＝1……C，该第二训练准则倾向于：‑使样本及其邻域(NXi)的邻值(Xj)属于同一聚类的可能性最大化；和‑迫使所述样本分布在多个聚类上。

公开(公告)号：CN113780331A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202110556748.X

申请日：2021-05-21

Applicant: 丰田自动车株式会社 ,  鲁汶大学

Inventor： W·阿贝鲁斯 ,  G·奥斯莫祖里 ,  W·范甘斯贝克 ,  S·范登亨德 ,  M·普洛斯曼斯 ,  S·格奥尔古里斯 ,  L·梵谷

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及由计算机实施的训练方法、分类方法及系统和计算机可读记录介质。一种用于训练分类器(Φη)的由计算机实施的方法包括：S10)训练前置模型(ΦΘ)以学习前置任务，从而使源样本经由前置模型(ΦΘ)的输出与相应的变换后样本经由前置模型(ΦΘ)的输出之间的距离最小，变换后样本是通过对源样本应用转换(T)而获得的样本；S20)确定嵌入空间中的数据集(SD)的样本(Xi)的邻域(NXi)；S30)使用第二训练准则来训练分类器(Φη)，以预测样本(Xi)属于各聚类(Cj)的相应估计概率Φηj(Xi)，j＝1……C，该第二训练准则倾向于：‑使样本及其邻域(NXi)的邻值(Xj)属于同一聚类的可能性最大化；和‑迫使所述样本分布在多个聚类上。