一种预测刚体6D姿态的神经网络损失函数计算方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202011642269.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112733921A | 公开（公告）日 | 2021-04-30 |
| 申请公布号 | CN112733921A | 申请公布日 | 2021-04-30 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 徐凯;冯良炳 | 申请（专利权）人 | 深圳辰视智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 | 代理人 | 卢蓉 |
| 地址 | 518000 广东省深圳市南山区粤海街道科技工业园园西工业区25栋东段406室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种预测刚体6D姿态的神经网络损失函数计算方法及系统，包括使用神经网络从6D姿态的刚体图像中获取图像特征；计算图像特征对应的6D姿态真实值与网络预测值的6D姿态之间的欧式距离；通过比较欧式距离与预设阈值的大小，判定图像中刚体样本类别，确定各类样本之间的样本损失函数；为样本添加权重相关因子，并采用神经网络反向传播算法，通过带权重的样本损失函数，更新神经网络参数。上述方案利用给不同难易预测的物体赋予不同的权重，达到提高网络收敛速度，提高准确率的效果。 |
