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申请/专利权人：北京斯年智驾科技有限公司
摘要：本说明书涉及一种目标识别模型的训练方法、系统、装置及存储介质，该方法包括获取多个训练样本，训练样本包括激光点云数据；基于多个训练样本和训练参数，执行多轮模型迭代，以完成对目标识别模型的训练，目标识别模型用于基于激光点云数据识别目标，其中，在每轮模型迭代中：基于该轮模型迭代对应的模型参数，计算初步梯度值；基于该轮模型迭代对应的模型参数和初步梯度值，执行多次参数迭代，确定多个候选模型参数；基于多个候选模型参数，确定目标模型参数，作为更新后的模型参数；对该轮模型迭代对应的目标识别模型进行评估，以确定是否完成模型训练过程。
主权项：1.一种目标识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个训练样本，所述训练样本包括激光点云数据；基于所述多个训练样本和训练参数，执行多轮模型迭代，以完成对目标识别模型的训练，所述目标识别模型用于基于激光点云数据识别目标，其中，在每轮模型迭代中：基于该轮模型迭代对应的模型参数，计算初步梯度值；基于该轮模型迭代对应的所述模型参数和所述初步梯度值，执行多次参数迭代，确定多个候选模型参数，其中，对于每次参数迭代：若当前迭代为首次参数迭代，基于所述初步梯度值和噪声采样值，确定该次参数迭代对应的目标梯度值；若当前迭代不为首次参数迭代，基于上次参数迭代对应的目标梯度值和噪声采样值，确定该次参数迭代对应的所述目标梯度值；基于该次参数迭代对应的所述目标梯度值，通过优化器对该轮模型迭代对应的所述模型参数或上次参数迭代对应的候选模型参数进行更新，得到该次参数迭代对应的候选模型参数；基于所述多个候选模型参数，确定目标模型参数，作为更新后的模型参数；对该轮模型迭代对应的目标识别模型进行评估，以确定是否完成模型训练过程。
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百度查询： 北京斯年智驾科技有限公司 一种目标识别模型的训练方法、系统、装置及存储介质
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