分类网络及物体检测模型构建方法、装置、设备及介质.pdf
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分类网络及物体检测模型构建方法、装置、设备及介质.pdf
本发明实施例提供了一种分类网络及物体检测模型构建方法、装置、设备及介质,对样本物体的多个图像分别进行特征提取,得到对应的多个特征图像,所述多个图像具有不同的图像分布域,将每两个图像分布域不同的图像各自对应的特征图像成对输入预设网络,得到多个第一分类结果和多个第二分类结果;根据所述多个第一分类结果与所述多个第二分类结果之间的距离以及所述样本物体的类别标签,对所述预设网络的参数进行更新;将经过多次更新后的预设网络确定为分类网络。
模型构建方法、分类方法、装置、存储介质及电子设备.pdf
一种模型构建方法、分类方法、装置、存储介质及电子设备,模型构建方法包括:根据一级标签预测矩阵、一级标签基准矩阵、目标矩阵和二级标签基准矩阵确定目标损失值;每当一批待训练数据训练完成后得到一目标损失值,每得到一目标损失值,将目标损失值回传到待训练模型中,以调整待训练模型的参数,直至待训练模型收敛。
分类模型构建方法及装置、电子设备、存储介质.pdf
本申请公开了一种分类模型构建方法,所述方法包括:获取目标对象样本集,并提取所述目标对象样本集的目标特征信息;确定所述目标特征信息的多个分裂属性;其中,所述分裂属性用于表征所述目标对象样本集中类别分裂节点的属性;确定所述多个分裂属性分别对应的权重值,并从所述多个分裂属性中获取权重值最大的部分目标分裂属性;所述权重值用于表征分裂属性的类别区分度;基于所述目标特征信息和所述目标分裂属性,构建目标对象的分类模型。本申请提供的分类模型构建方法,能够提高分类模型的训练效率,缩短训练时间,降低计算开销。本申请同时公开了
模型构建方法及模型构建装置、电子设备、存储介质.pdf
本发明公开了一种模型构建方法及模型构建装置、电子设备、存储介质。其中,该方法包括:接收建模需求信息;根据建模需求信息构建基础模型对象,并构建与基础模型对象关联的多个目标模型对象,其中,每个目标模型对象关联有至少一个索引模型对象;建立所述索引模型对象与所述基础模型对象之间的关联关系。本发明解决了相关技术中通过正向流程的建模方式,无法建立起模型之间的关联关系,导致后期无法对所有相关模型进行快速修改调整的技术问题。
几何神经网络模型构建方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种几何神经网络模型构建方法、装置、设备及存储介质。其中,所述方法包括:根据预设模型确定神经网络的连接关系、节点、连边和连边方向;其中,节点用于对数据进行特征处理;连边表征神经网络中的数据流;连边方向表征数据的传递方向;根据节点对数据的特征处理确定节点模型;其中,节点模型包含预设个卷积层;根据神经网络的连接关系与节点模型,构建几何神经网络模型;其中,几何神经网络模型包括提取图像的低层次特征、神经网络中的特征重用、特征通道线性组合、构建图像的全局特征、网络正则化中的至少一部分功能实现。本方案将具