负荷确定方法、模型训练方法、装置以及电子设备.pdf
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分类网络模型的训练方法、装置以及电子设备.pdf
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分类模型的训练方法、装置、电子设备以及存储介质.pdf
本发明公开了一种分类模型的训练方法、装置、电子设备以及存储介质,属于人工智能技术领域。该方法包括:通过初始模型的目标分类分支,对样本图像进行处理得到分类损失值;所述目标分类分支用于预测样本图像中目标对象的目标分类结果;通过初始模型的样本识别分支,对所述样本图像进行处理得到识别损失值;所述样本识别分支用于预测样本图像中目标对象的样本识别结果;通过初始模型的权重调节分支,对所述样本图像进行处理,得到对所述目标分类分支和所述样本识别分支进行权重调节的损失权重;根据所述分类损失值、所述识别损失值和所述损失权重,对
行人模型的训练方法、装置、电子设备以及存储介质.pdf
本公开涉及一种行人模型的训练方法、装置、电子设备以及存储介质,属于自动驾驶技术领域。所述方法包括:构建行人模型;根据仿真系统的地图信息和仿真系统中目标车辆的行驶信息,得到行人模型的训练数据;其中,目标车辆为仿真系统中正在行驶的车辆,且目标车辆与行人模型发生交通事故的概率大于预设概率;利用训练数据,对行人模型进行强化学习的训练,以使训练后的行人模型与目标车辆发生交通事故的概率大于预设阈值,预设阈值大于预设概率。本公开可以通过行人模型模拟实际开放道路场景下的各种突发情况,对自动驾驶车辆进行有效的测试。
标签确定方法及装置、模型训练方法及装置.pdf
本说明书实施例提供标签确定方法及装置、模型训练方法及装置,其中,所述标签确定方法包括接收待预测图像;将所述待预测图像输入第一机器学习模型,得到所述待预测图像的初始标签以及所述初始标签的初始预测概率;将所述初始标签的初始预测概率输入第二机器学习模型,得到所述初始标签的目标预测概率;基于所述初始标签的目标预测概率确定所述待预测图像的目标标签;具体的,所述标签确定方法将待预测图像通过第一机器学习模型获得的初始预测结果输入到第二机器学习模型中进行二次纠正,通过第二机器学习模型的对初始预测结果的更新,能够极大的提升