模型生成方法及装置、电子设备和存储介质.pdf
韶敏****ab
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模型生成方法及装置、电子设备和存储介质.pdf
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场景模型生成方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
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本公开提出了一种预训练模型的生成方法、装置、电子设备和存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及计算机视觉和深度学习技术领域,可应用于图像处理、图像识别等场景。方案为:对包含多个模型的超网络执行对应的训练任务,从训练后的超网络中选取部分模型进行模型组合得到多组候选模型组合,采用各组候选模型组合对第一样本集进行特征提取,根据各组候选模型组合所提取特征的信息熵,从多组候选模型组合中选取目标模型组合,根据目标模型组合生成预训练模型。本公开中超网络训练多个模型,提高了模型训练的速度和关联性,通过信息熵评估模型组合提
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本公开提出了一种预训练模型的生成方法、装置、电子设备和存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及计算机视觉和深度学习技术领域,可应用于图像处理、图像识别等场景。方案为:对包含多个模型的超网络执行对应的训练任务,从训练后的超网络中选取部分模型进行模型组合得到多组候选模型组合,采用第一图像集测试各组候选模型组合,以得到各组候选模型组合对第一图像集进行特征提取时所关注的关注图像区域,根据各组候选模型组合的关注图像区域的面积,从多组候选模型组合中选取目标模型组合,根据目标模型组合生成预训练模型,本公开中根据各组候选
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本公开提出了一种预训练模型的生成方法、装置、电子设备和存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及计算机视觉和深度学习技术领域,可应用于图像处理、图像识别等场景。方法为:采用模型集合内选取的多个候选模型,对测试集内的样本进行特征提取,并对各候选模型输出的特征进行特征融合,得到融合特征,根据融合特征执行设定的目标识别任务,以得到预测信息,根据预测信息与样本的标准信息之间的差异,确定多个候选模型的组合性能,在组合性能满足设定性能指标的情况下,根据多个候选模型生成预训练模型,本公开中根据候选模型的组合在目标识别任务