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龍圖騰網(wǎng)獲悉羅伯特·博世有限公司申請的專利用于配置對象識別系統(tǒng)的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114616595B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202080078035.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/40；該發(fā)明授權(quán)用于配置對象識別系統(tǒng)的方法是由M·克爾施納設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-10-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用于配置對象識別系統(tǒng)的方法在說明書摘要公布了：一種用于配置對象識別系統(tǒng)（100）的方法，其具有步驟：?提供帶標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（3），所述帶標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（3）包括圖像數(shù)據(jù)（1），所述圖像數(shù)據(jù)（1）具有所定義的到至少一個對象的分配關(guān)系（2）；?訓(xùn)練具有第一神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)（20）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（40），所述第一神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)（20）設(shè)置用于執(zhí)行對圖像數(shù)據(jù)（3）的壓縮，其中第一神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)（20）與至少一個其他神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)（30a，...，30n）互連，其中?至少一個其他神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)（30a，...，30n）設(shè)置用于從經(jīng)過壓縮的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（3）中識別出對象；?其中執(zhí)行對第一神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)（20）的參數(shù)化，使得借助至少一個其他子網(wǎng)絡(luò)（30a，...，30n）以所定義的品質(zhì)來執(zhí)行對象識別；并且其中聯(lián)合訓(xùn)練這些神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)（20，30a，...，30n）。

本發(fā)明授權(quán)用于配置對象識別系統(tǒng)的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于配置對象識別系統(tǒng)100的方法，其具有步驟： -提供帶標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)3，所述帶標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)3包括圖像數(shù)據(jù)1，所述圖像數(shù)據(jù)1具有所定義的到至少一個對象的分配關(guān)系2； -對具有第一神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)20的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)40進(jìn)行訓(xùn)練，所述第一神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)20設(shè)置用于執(zhí)行對所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)3的壓縮，其中所述第一神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)20與至少一個其他神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)30a，...，30n互連，其中 -所述至少一個其他神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)30a，...，30n設(shè)置用于從經(jīng)過壓縮的訓(xùn)練數(shù)據(jù)3中識別出對象； -其中執(zhí)行對所述第一神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)20的參數(shù)化，使得借助所述至少一個其他神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)30a，...，30n以所定義的品質(zhì)來執(zhí)行對象識別； 并且其中，通過以下方式聯(lián)合訓(xùn)練所述第一神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)20和所述至少一個其他神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)30a，...，30n： 1基于所述第一神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)20的輸出來評價第一目標(biāo)函數(shù)Z1，其中所述第一神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)20對訓(xùn)練數(shù)據(jù)3的壓縮程度通過所述第一目標(biāo)函數(shù)Z1來定義， 2基于所述至少一個其他神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)30a，...，30n的輸出來評價至少一個其他目標(biāo)函數(shù)Z2a，...，Z2n，其中所述至少一個其他神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)30a，...，30n執(zhí)行對象識別的品質(zhì)通過所述至少一個其他目標(biāo)函數(shù)Z2a，...，Z2n來定義， 3基于對所述第一目標(biāo)函數(shù)Z1的評價和基于對所述至少一個其他目標(biāo)函數(shù)Z2a，...，Z2n的評價來確定所述第一神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)20的權(quán)重，以及 4基于對所述至少一個其他目標(biāo)函數(shù)Z2a，...，Z2n的評價來確定所述至少一個其他神經(jīng)子網(wǎng)絡(luò)30a，...，30n的權(quán)重。

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