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
- 申请号：CN202011031819.6 申请日：2020-09-27
- 公开(公告)号：CN114283309B 公开(公告)日：2024-11-22
- 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
- 专利权人： 蘑菇车联信息科技有限公司
- 当前专利权人： 蘑菇车联信息科技有限公司
- 当前专利权人地址： 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： 北京汇鑫君达知识产权代理有限公司
- 代理人： 李辰; 黄启法
- 主分类号： G06V10/774
- IPC分类号： G06V10/774 ; G06V10/778 ; G06V10/82
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。
公开/授权文献:
- CN114283309A 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 公开/授权日：2022-04-05