一种3D目标检测深度神经网络模型

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推荐专利
一种3D目标检测深度神经网络模型
申请号:CN202411641514
申请日期:2024-11-18
公开号:CN119623561A
公开日期:2025-03-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种3D目标检测深度神经网络模型,包括数据获取模块:所述数据获取模块主要用于获取网络模型训练所需的3D目标数据;数据分类模块:所述数据分类模块主要用于对获取的3D目标数据进行预分类;数据训练模块;数据存储模块:所述数据存储模块用于对训练之后的数据进行择优存储,并将其作为后续的样本;样本集存储模块。该3D目标检测深度神经网络模型,数据分类模块对即将进行训练的数据进行预先分类,从而避免多个数据因存在差异而影响训练时间,并以此提高深度神经网络模型的处理效率,其次样本集存储模块将训练之后的数据作为样本进行择优存储用于后续训练,并以此减少数据需求量的同时保证训练的正常进行。
技术关键词
深度神经网络模型 数据分类 数据存储模块 支持向量机算法 数据获取模块 随机梯度下降 自动特征提取 网络模型训练 优化支持向量机 样本 分类准确率 手工特征 非线性 预测误差 常用方法 参数
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