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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京京東尚科信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司申請(qǐng)的專利用于圖像的對(duì)象檢測(cè)的樣本加權(quán)學(xué)習(xí)系統(tǒng)及其方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113723395B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-17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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202010431851.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權(quán)用于圖像的對(duì)象檢測(cè)的樣本加權(quán)學(xué)習(xí)系統(tǒng)及其方法是由潘瀅煒;王羽;劉金根;姚霆;梅濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-05-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本用于圖像的對(duì)象檢測(cè)的樣本加權(quán)學(xué)習(xí)系統(tǒng)及其方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種用于圖像的對(duì)象檢測(cè)的樣本加權(quán)學(xué)習(xí)系統(tǒng)及其方法，所述方法包括：第一步驟：針對(duì)每個(gè)樣本接收輸入的第一特征、第二特征、第三特征和第四特征；第二步驟：對(duì)輸入的第一特征、第二特征、第三特征和第四特征進(jìn)行變換；第三步驟：使用變換函數(shù)根據(jù)第一密集特征、第二密集特征、第三密集特征和第四密集特征來(lái)生成聯(lián)合樣本特征；第四步驟：根據(jù)生成的樣本特征來(lái)為每一個(gè)樣本預(yù)測(cè)分類損失的樣本權(quán)重和回歸損失的樣本權(quán)重；第五步驟：根據(jù)預(yù)測(cè)的分類損失的樣本權(quán)重和回歸損失的樣本權(quán)重來(lái)計(jì)算損失函數(shù)；第六步驟：根據(jù)計(jì)算的損失函數(shù)來(lái)調(diào)整樣本特征生成設(shè)備所使用的變換函數(shù)。

本發(fā)明授權(quán)用于圖像的對(duì)象檢測(cè)的樣本加權(quán)學(xué)習(xí)系統(tǒng)及其方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于圖像處理的樣本權(quán)重生成系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括： 特征變換設(shè)備，用于將輸入的第一特征、第二特征、第三特征和第四特征分別變換為第一密集特征、第二密集特征、第三密集特征和第四密集特征，所述第一特征表征針對(duì)樣本的分類損失，所述第二特征表征針對(duì)所述樣本的回歸損失，所述第三特征表征針對(duì)所述樣本的交并比，所述第四特征表征針對(duì)所述樣本的分類概率； 樣本特征生成設(shè)備，用于使用變換函數(shù)根據(jù)第一密集特征、第二密集特征、第三密集特征和第四密集特征來(lái)生成聯(lián)合樣本特征； 權(quán)重預(yù)測(cè)設(shè)備，用于根據(jù)生成的聯(lián)合樣本特征來(lái)為樣本預(yù)測(cè)分類損失的樣本權(quán)重和回歸損失的樣本權(quán)重，所述分類損失的樣本權(quán)重和回歸損失的樣本權(quán)重用于實(shí)現(xiàn)在樣本級(jí)別調(diào)整多任務(wù)平衡權(quán)重； 其中，所述變換函數(shù)是基于損失函數(shù)來(lái)調(diào)整的，所述損失函數(shù)是基于預(yù)測(cè)的所述分類損失的樣本權(quán)重和所述回歸損失的樣本權(quán)重確定的。

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