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申请/专利权人：北京罗克维尔斯科技有限公司
摘要：本公开实施例提供多类型目标识别模型的训练方法、装置、设备和介质。多类型目标识别模型的训练方法包括：获取多组样本数据集和多组样本数据集中各组所述样本数据集独立训练得到的第一目标识别模型；基于所述第一目标识别模型处理非对应样本数据集中的样本数据，得到目标输出结果，并将所述目标输出结果作为对应样本数据的模型标注标签；构建初始多类型目标识别模型，并采用所有所述样本数据集中的样本数据、对应的人工标注标签和模型标注标签训练所述初始多类型目标识别模型，得到训练好的多类型目标识别模型。采用本公开实施例提供的方案，通过采用自动标注的方式实现对缺失类型标签的标注，无需人工标注就可以实现多类型目标识别模型的训练。
主权项：1.一种多类型目标识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取多组样本数据集和利用所述多组样本数据集中各组样本数据集分别独立训练得到的多个第一目标识别模型，每组所述样本数据集均包括样本数据和对应的人工标注标签，各组所述样本数据集中样本数据的种类相同但人工标注标签中的标注类型不同；基于所述第一目标识别模型处理非对应样本数据集中的样本数据，得到目标输出结果，并将所述目标输出结果作为所述非对应样本数据集中样本数据的模型标注标签；构建初始多类型目标识别模型，并采用所有所述样本数据集中的样本数据、对应的人工标注标签和模型标注标签训练所述初始多类型目标识别模型，得到训练好的多类型目标识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京罗克维尔斯科技有限公司 多类型目标识别模型的训练方法、装置、设备和介质
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