动作定位模型的训练方法、装置及动作定位方法.pdf
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相关资料
动作定位模型的训练方法、装置及动作定位方法.pdf
本发明提供了一种动作定位模型的训练方法,包括:操作1,对样本视频集中样本视频的样本特征数据进行聚类分析,得到第一伪标签集;操作2,利用样本视频集和第一伪标签集对初始动作定位模型进行训练,得到第一动作定位模型;操作3,根据第一动作定位模型和当前前景特征更新第一伪标签集,得到第二伪标签集;操作4,在确定第二伪标签集不满足预设条件的情况下,利用样本视频集和第二伪标签集对第一动作定位模型进行训练,得到第二动作定位模型;操作5,循环执行操作3和操作4以循环更新伪标签集,直到得到的第i伪标签集满足预设条件时,结束训练
模型构建及训练方法和装置、时序动作定位方法和装置.pdf
本公开涉及一种模型构建及训练方法和装置、视频时序动作定位方法和装置。该模型训练方法包括:采用第一视频数据和第二视频数据对动作预知网络模型进行训练,使得训练完成的动作预知网络模型用于实现待测视频数据的时序动作定位,其中,第一视频数据为包含时域标注的长视频数据,第二视频数据为动作短片段视频数据,待测视频数据为不包含时域标注的长视频数据,第一视频数据的数量小于第二视频数据的数量。本公开通过一种适用于大规模动作类别的时序动作定位模型,可以成功将时序动作定位模型扩展到更广泛的动作类别集。
目标定位模型训练方法、目标定位方法及装置.pdf
本发明提供了一种目标定位模型训练方法、目标定位方法及装置,可以应用于人工智能技术领域。该目标定位模型训练方法包括:获取样本数据集;将每个图像样本输入初始模型的像素特征提取层,输出图像数据中每一个像素点的像素特征;将第一特征数据和第二特征数据输入初始模型的激活图生成层,输出前景激活图和背景激活图;将第三特征数据和第四特征数据分别输入初始模型的感知特征提取层,输出前景感知特征和背景感知特征;将第五特征数据和第六特征数据分别输入初始模型的分类层,输出分类结果;以及根据分类结果和图像类别标签调整初始模型的模型参数
目标地图模型的训练方法、定位方法及相关装置.pdf
本公开提供了一种目标地图模型的训练方法、定位方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品,涉及深度学习、自然语言理解、智能搜索等人工智能技术领域。该方法包括:获取各地图位置点的文本表达、坐标向量表达、招牌图像表达;根据由对应相同地图位置点的文本表达和坐标向量表达构成的第一训练样本,训练得到第一子模型;根据由对应相同地图位置点的文本表达和招牌图像表达构成的第二训练样本,训练得到第二子模型;融合第一子模型和第二子模型,得到目标地图模型。应用该方法训练出的目标地图模型可以更好的结合用户的当前位置、拍
视频动作识别模型的训练方法、装置、计算设备及存储介质.pdf
本发明公开一种视频动作识别模型的训练方法、装置、计算设备及存储介质,该方法包括:按预设的采样策略对样本视频进行采样,得到至少两个图片序列,每个所述图片序列包括从所述样本视频采集的按时序排列的多帧图片;通过R(2+1)D网络对所述图片序列进行特征提取,得到所述样本视频的视频序列特征;将所述视频序列特征输入多标签分类模块进行处理得到视频动作分类结果,并基于所述视频动作分类结果计算损失函数;根据所述损失函数的计算结果调整所述R(2+1)D网络和多标签分类模块,得到目标视频动作识别模型。根据本发明实施例可以有效解