用于训练图像检测模型的方法和装置
实质审查的生效
摘要
本公开提供了一种用于训练图像检测模型的方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于图像处理、图像检测等场景。实现方案为：获取包括过扰动图像的图像集合；基于图像集合，确定图像集合中每一个图像的图像特征；基于图像集合中每一个图像的图像特征，获得指示图像检测模型的训练图像是否为过扰动图像的检测结果；以及响应于确定所述检测结果指示所述训练图像不是过扰动图像，训练图像检测模型。
基本信息
专利标题 ：
用于训练图像检测模型的方法和装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494797A
申请号 ：
CN202210102877.6
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王健韩钧宇
申请人 ：
北京百度网讯科技有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
代理机构 ：
北京市汉坤律师事务所
代理人 ：
姜浩然
优先权 ：
CN202210102877.6
主分类号 ：
G06V10/774
IPC分类号 ：
G06V10/774 G06V10/74 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/774
申请日 : 20220127
申请日 : 20220127
2022-05-13 ：
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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