[发明专利]利用合并网络进行异质传感器融合的方法和装置有效
| 申请号： | 202010070994.X | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111507161B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 金桂贤;金镕重;金鹤京;南云铉;夫硕熏;成明哲;申东洙;吕东勋;柳宇宙;李明春;李炯树;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰 | 申请（专利权）人： | 斯特拉德视觉公司 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/25;G06V10/766;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 薛琦;王卫彬 |
| 地址： | 韩国庆*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明提供通过整合第一对象检测信息及第二对象检测信息来生成与整合图像有关的整合对象检测信息的学习方法。其特征在于，包括：步骤(a)，学习装置若获得上述第一对象检测信息及上述第二对象检测信息，则使得在深度神经网络中所包括的级联网络生成包括与第一原始感兴趣区域和第二原始感兴趣区域的对有关的信息的对特征向量；步骤(b)，上述学习装置使得在上述深度神经网络中所包括的辨别网络将全连接运算适用于上述对特征向量，从而生成(i)辨别向量以及(ii)边框回归向量；以及步骤(c)，上述学习装置使得损失单元生成整合损失，并利用上述整合损失执行反向传播，从而学习在上述深度神经网络中所包括的参数中的至少一部分。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 合并 网络 进行 传感器 融合 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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