模型构建及训练方法和装置、时序动作定位方法和装置.pdf
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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。
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
模型训练方法和装置.pdf
本发明公开了一种模型训练方法和装置,涉及人工智能技术领域。该方法的一具体实施方式包括:将样本集中预先标注语义分割标签的多幅训练图像分别输入训练完成的教师模型和待训练的学生模型,将所述学生模型对所述训练图像中像素所属类别的预测结果与所述语义分割标签之间的概率分布差异确定为第一差异;使用第一差异结合第二差异和/或第三差异构造所述学生模型的损失函数来训练所述学生模型。该实施方式能够增强模型对小众类别和/或图像细节信息的表达能力。
模型训练方法和装置.pdf
本发明公开了一种模型训练方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取模型训练任务的训练配置信息,所述训练配置信息包括:角色信息、环境信息及算法配置信息;根据所述角色信息,在容器平台的集群上创建相应个数的容器;根据所述环境信息,配置所述容器对应的节点的运行环境;利用模型训练框架,在所述节点上启动所述算法配置信息对应的训练模型;利用所述容器平台,调度所述容器,以使所述节点执行所述模型训练任务。该实施方式能够提升模型训练效率且减轻工作人员的工作量。
模型训练方法和装置、业务预测方法和装置.pdf
本说明书实施例提供了基于联邦机器学习的模型训练方法、业务预测方法以及装置。该方法中包括:利用本地的私有数据训练公有模型;将该公有模型上传给服务器;接收服务器下发的全局模型;该全局模型由服务器根据至少两个参与方上传的公有模型聚合得到;利用全局模型更新本地的公有模型;利用本地的私有数据以及更新后的公有模型,训练私有模型。本说明书实施例的方法及装置能够更好地适用于参与方的本地业务。