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号WO2020134102A1,2020.07.02本发明公开了计算机视觉领域的一种真实练数据集对真实场景图像合成网络模型进行训将所述待合成的语义图输入到所述训练好的真2将所述待合成的语义图输入到训练好的真实场景图像合成网络模型根据检测对象建立3D模型及搭建虚拟场景,添加随机参数,使用计算得到训练图像边界框的宽、高和中心点坐标,作为C;;;;通过COCO格式的训练数据集对真实场景图像合成计算真实场景图像合成网络模型得到损失函数,通过梯;;3;(·);Lij为与训练图像xi对应标注信息的标注值;使用gradi更新损失函数的网络权重w。;当i>n,网络权重w的发散时,则重新划分训练数据集对损失函数的网络权重w进行第一获取模块,用于获取虚拟模型搭建模块输出的训练图像训练模块,通过训练数据集对真实场景图像合成网络合成模块,用于将所述待合成的语义图输入到所述训练好的真实场景计算得到训练图像边界框的宽、高和中心点坐标,作为C4;;;;通过COCO格式的训练数据集对真实场景图像合成5[0003]合成数据作为一种新的数据集构建方法近年来广泛用于评估和训练深度神经网网络模型得到损失函数,通过梯度下降算法求得损失取近似最小值时损失函数的网络权6[0027]l=F(w,x)ij为与训练图像xij对应标注信息的标注值;i7[0046]第一获取模块,用于获取虚拟模型搭建模块输出的训练8网络模型得到损失函数,通过梯度下降算法求得损失取近似最小值时损失函数的网络权[0078]l=F(w,x)9ij为与训练图像xij对应标注信息的标注值;i[0098]第一获取模块,用于获取虚拟模型搭建模块输出的训练现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0108]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实
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