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摘要:本发明提供了对象识别神经网络的训练。公开了迁移学习对象识别神经网络的方法。该方法包括:获取图像帧集;由实现对象识别神经网络的第一对象识别算法确定在图像帧集中的多个对象识别;通过由不同于第一对象识别算法的第二对象识别算法评估多个对象识别来确定经验证的对象识别,其中,在评估中具有阳性结果的对象识别形成经验证的对象识别;形成包括与经验证的对象识别相关联的图像帧的带注释的图像的训练集;基于带注释的图像的训练集来执行对象识别神经网络的迁移学习。
主权项:1.一种为预先训练的对象识别神经网络提供场景特定训练的计算机实现方法,所述方法包括:由数字相机的图像传感器获取由所述数字相机监视的场景的图像帧集,借助于第一对象识别算法,对所述图像帧集执行第一图像过滤步骤以过滤所述图像帧集的第一子集,其中,所述第一子集包括与由所述第一对象识别算法确定的对象识别相关联的图像帧,并且其中,每个对象识别包括关联的图像帧中的识别出的对象的位置数据和对象类别,借助于第二对象识别算法,对图像帧的所述第一子集执行第二图像过滤步骤以将所述图像帧集的所述第一子集减少到所述图像帧集的第二子集,其中,所述图像帧集的所述第二子集包括与经验证的对象检测相关联的图像帧,所述经验证的对象检测由所述第二对象识别算法通过评估图像帧的所述第一子集中的对象识别以确定图像帧之间的相关的对象识别的移动是否满足对于被评估的所述对象识别的所述对象类别是特定的预定移动条件来确定,其中,所述预定移动条件是根据包括在由所述第一对象识别算法确定的所述对象识别中的所述对象类别而从多个预定移动条件中选择的,并且其中,在所述评估中具有阳性结果的对象识别形成经验证的对象识别,从所述经验证的对象识别及它们的关联的图像帧形成带注释的图像帧的训练集,以及基于带注释图像帧的所述训练集,提供所述预先训练的对象识别神经网络的场景特定训练。
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