行车记录仪图像深度学习中超参数的处理方法及相关装置
实质审查的生效
摘要
本申请公开了一种行车记录仪图像深度学习中超参数的处理方法及相关装置，其中，该方法包括：获取行车记录仪采集的训练图像集和测试图像集；为本次模型训练读取配置的第一历史超参数；根据该第一历史超参数对训练图像集进行训练，以得到样本模型；利用样本模型对测试图像集进行标定识别，得到测试图像集的评价值；将该测试图像集的评价值与历史评价值进行比较，根据比较结果和第二历史超参数调整该第一历史超参数，以得到优化后的超参数。本申请实施例，能够有方向性的自动优化超参数，从而有利于下一次训练出更好的模型，进而有助于提升行车记录仪图像的识别效果。
基本信息
专利标题 ：
行车记录仪图像深度学习中超参数的处理方法及相关装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114283309A
申请号 ：
CN202011031819.6
公开（公告）日 ：
2022-04-05
申请日 ：
2020-09-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郭波朱磊贾双成李成军李倩
申请人 ：
蘑菇车联信息科技有限公司
申请人地址 ：
北京市东城区北三环东路36号环球贸易中心B座6层
代理机构 ：
北京中知君达知识产权代理有限公司
代理人 ：
李辰
优先权 ：
CN202011031819.6
主分类号 ：
G06V10/774
IPC分类号 ：
G06V10/774 G06V10/778 G06V10/82
法律状态
2022-04-22 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/774
申请日 : 20200927
申请日 : 20200927
2022-04-05 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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