超网络的训练方法和装置.pdf
是向****23
亲,该文档总共19页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
超网络训练方法和装置.pdf
本公开是关于一种超网络训练方法和装置。涉及智能神经网络技术,解决了子结构受训练程序不均匀导致评估子网络指标出现误差的问题。该方法包括:对超网络进行多轮子网络采样以获取多个子网络,对于所述超网络的任一层,不同子网络在采样时选择的子结构不同;对采样得到的所述多个子网络进行训练,更新所述超网络。本发明提供的技术方案适用于神经网络训练,实现了准确、高效的超网络训练机制。
超网络的训练方法和装置.pdf
本申请涉及人工智能领域,公开了超网络的训练方法和装置。该方法包括:获取样本数据;将待训练的超网络作为初始的当前超网络,迭代执行多次裁剪训练操作直到当前超网络的各个特征提取层保留的连接数均为1;响应于确定裁剪完成的超网络未达到预设的收敛条件,基于样本数据对裁剪完成的超网络进行训练;裁剪训练操作包括:对当前超网络进行训练;利用训练后的当前超网络对图像数据进行特征提取得到第一特征图;对训练后的超网络中的特征提取层分别进行N次裁剪,利用裁剪后的超网络分别对图像数据进行特征提取得到N组第二特征图;确定与第一特征图的
图像语义分割方法和装置、神经网络训练方法和装置.pdf
本公开提供了一种基于神经网络的图像语义分割方法和装置、用于图像语义分割的神经网络的训练方法和装置、以及计算机可读存储介质。所述神经网络包括输入层、中间层和输出层。所述图像语义分割方法包括:获取待分割的图像;经由所述输入层输入所述图像;经由所述中间层中级联的多个计算节点中的每个计算节点的卷积层对输入的数据执行卷积计算以获得中间表示,并对获得的所述中间表示执行二值化处理;以及经由所述输出层输出所述图像的热力图,所述热力图表示所述图像中每个像素所属的语义类别。
物体检测方法和装置、神经网络训练方法和装置.pdf
本公开提供了一种基于神经网络的物体检测方法和装置、用于物体检测的神经网络的训练方法和装置、以及计算机可读存储介质。该神经网络包括输入层、中间层和输出层。物体检测方法包括:获取待检测的图像;经由输入层输入图像;经由中间层中级联的多个计算节点中的每个计算节点的卷积层对输入的数据执行卷积计算以获得中间表示,并对获得的中间表示执行二值化处理;经由所述输出层输出图像的热力图和热力图中每个像素对应的包围框的X通道值,热力图表示图像中的每个像素是否属于检测目标,每个像素对应的包围框用于在图像上标记所述每个像素对应的检测
目标识别网络的训练方法、装置和系统.pdf
公开了一种目标识别网络的训练方法、装置和系统。所述训练方法,包括:获取接触网图像,并获取所述接触网图像中至少一个对象的预选框;利用目标识别网络中的第一目标识别分支网络对所述接触网图像进行处理,得到第一识别结果,并利用所述目标识别网络中的第二目标识别分支网络对所述接触网图像进行处理,得到第二识别结果;根据所述预选框与所述第一识别结果之间的第一差异,以及所述第一识别结果和所述第二识别结果之间的第二差异,调整所述第一目标识别分支网络的网络参数。