一种模型训练、对象识别方法及装置

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一种模型训练、对象识别方法及装置
申请号:CN202510165461
申请日期:2025-02-14
公开号:CN120107984A
公开日期:2025-06-06
类型:发明专利
摘要
本申请实施例提供了一种模型训练、对象识别方法及装置,涉及人工智能技术领域,上述模型训练方法包括:将中性信号向量和图像块特征输入视觉转换器模型,得到视觉转换器模型输出的第一对象类别;将第一对象类别的类别文本特征和图像块特征输入视觉转换器模型,得到视觉转换器模型输出的第二对象类别;基于第一对象类别和对象的真实类别标签,确定视觉转换器模型产生的第一损失,并基于第二对象类别和真实类别标签,确定视觉转换器模型产生的第二损失;基于第一损失和第二损失,确定总损失,基于总损失进行反向梯度传播,更新视觉转换器模型的权重系数,得到对象识别模型。应用本申请实施例提供的方案,能够提高对象识别的准确度。
技术关键词
图像块特征 对象识别模型 文本 转换器 视觉 大语言模型 对象识别方法 模型训练方法 子模块 对象识别装置 标签 模型训练装置 通信接口 信号 可读存储介质
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