提供用于训练数据的注释的感知模型的计算机实现的方法

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提供用于训练数据的注释的感知模型的计算机实现的方法
申请号:CN202411510236
申请日期:2024-10-28
公开号:CN119903336A
公开日期:2025-04-29
类型:发明专利
摘要
本发明涉及提供用于训练数据的注释的感知模型的计算机实现的方法。方法包括:使用第一训练数据集训练基础模型,以基于传感器数据序列预测车辆的轨迹,其中,传感器数据序列包括与车辆的周围环境有关的传感器数据,并且其中,第一训练数据集包括传感器数据序列和指示与相应的传感器数据序列相关联的驾驶轨迹的信息;通过将任务特定层添加到训练过的基础模型来形成离线感知模型,其中,任务特定层被配置为执行离线感知模型的感知任务;以及使用第二训练数据集来微调离线感知模型,以执行感知任务,其中,第二训练数据集包括为所述感知任务注释的传感器数据。本发明进一步涉及用于对供在在线感知模型的后续训练中使用的数据进行注释的方法及其装置。
技术关键词
传感器 离线 在线 自动驾驶系统 序列 车辆 控制电路 轨迹 计算机程序产品 激光雷达数据 基础 场景分类 物体检测 交通标志 指令 超声波 物理
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