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申请/专利权人：智道网联科技(北京)有限公司
摘要：本申请涉及一种基于多网络层loss融合的路牌识别方法及装置。该方法包括：获取待识别图像；根据预设的预测模型预测待识别图像中与路牌对应的位置区域；预测模型的构建方法包括：构建N层网络层的神经网络；在神经网络的2至N‑1层网络层的输入特征图及输出特征图获取过程中，将不同层网络层的输入特征图及输出特征图进行交叉语义信息融合；根据神经网络的1至N‑1层网络层的输出特征图及标签图像数据，获取多个损失值；根据多个损失值对神经网络的参数进行调节。本申请提供的方案，融合输入特征图和输出特征图不同层级语义特征，建立不同损失函数优化神经网络，提高对图像特征提取的准确性。
主权项：1.一种基于多网络层loss融合的路牌识别方法，其特征在于：获取待识别图像；根据预设的预测模型预测所述待识别图像中与路牌对应的位置区域；其中，所述预测模型的构建方法包括：构建含N层网络层的神经网络；在神经网络的2至N-1层网络层的输入特征图及输出特征图获取过程中，将不同层网络层的输入特征图及输出特征图进行交叉语义信息融合；根据神经网络的1至N-1层网络层的输出特征图及标签图像数据，获取分别与1至N-1层网络层对应的多个损失值；根据多个所述损失值对神经网络的参数进行调节，直到所述损失值符合预设条件，得到训练完成的神经网络；其中，N为大于或等于4的正整数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 智道网联科技(北京)有限公司 基于多网络层loss融合的路牌识别方法及装置
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