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1. WO2020000876 - MODEL GENERATING METHOD AND DEVICE

Publication Number WO/2020/000876
Publication Date 02.01.2020
International Application No. PCT/CN2018/116175
International Filing Date 19.11.2018
IPC
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
K
RECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9
Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62
Methods or arrangements for recognition using electronic means
G06K 9/62 (2006.01)
CPC
G06K 9/6256
G06N 3/0454
Applicants
  • 北京字节跳动网络技术有限公司 BEIJING BYTEDANCE NETWORK TECHNOLOGY CO., LTD. [CN/CN]; 中国北京市 石景山区实兴大街30号院3号楼2层B-0035房间 Room B-0035, 2/F, No.3 Building, No.30, Shixing Road Shijingshan District Beijing 100041, CN
Inventors
  • 李伟健 LI, Weijian; CN
  • 许世坤 XU, Shikun; CN
  • 王长虎 WANG, Changhu; CN
Agents
  • 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 INSIGHT INTELLECTUAL PROPERTY LIMITED; 中国北京市 海淀区知春路甲48号盈都大厦A座19A 19 A, Tower A, InDo Building No. 48A Zhichun Road, Haidian District Beijing 100098, CN
Priority Data
201810679114.127.06.2018CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) MODEL GENERATING METHOD AND DEVICE
(FR) PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE GÉNÉRATION DE MODÈLE
(ZH) 用于生成模型的方法和装置
Abstract
(EN)
A model generating method and device. The method comprises: acquiring a training sample set (201), wherein a training sample comprises a sample video comprising a sample object, and a sample label sequence predetermined for the sample object in the sample video; selecting training samples from the training sample set (202) and executing the following training steps: inputting the sample videos in the selected training samples into an initial model, and acquiring at least two candidate label sequences corresponding to the sample objects in the sample videos (203); selecting a candidate label sequence from the at least two candidate label sequences as an actual label sequence (204); determining, on the basis of the actual label sequence and the sample label sequences of the selected training samples, whether training of the initial model is complete (205); and in response to determining that the training of the initial model is complete, using the completely trained initial model as a video recognition model (206). The method can be used to acquire a video recognition model and to enrich model generation techniques.
(FR)
La présente invention concerne un procédé et un dispositif de génération de modèle. Le procédé comprend les étapes consistant à : acquérir un ensemble d'échantillons d'apprentissage (201), un échantillon d'apprentissage comprenant une vidéo d'échantillon comprenant un objet d'échantillon, et une séquence d'étiquette d'échantillon prédéterminée pour l'objet d'échantillon dans la vidéo d'échantillon ; sélectionner des échantillons d'apprentissage à partir de l'ensemble d'échantillons d'apprentissage (202) et exécuter les étapes d'apprentissage suivantes : fournir en entrée les vidéos échantillons dans les échantillons d'apprentissage sélectionnés dans un modèle initial et acquérir au moins deux séquences d'étiquettes candidates correspondant aux objets échantillons dans les vidéos échantillons (203) ; sélectionner une séquence d'étiquettes candidates parmi les deux séquences d'étiquettes candidates ou plus en tant que séquence d'étiquettes réelle (204) ; déterminer, sur la base de la séquence d'étiquettes réelle et des séquences d'étiquettes d'échantillons des échantillons d'apprentissage sélectionnés, si l'apprentissage du modèle initial est terminé (205) ; et utiliser, en réponse à la détermination que l'apprentissage du modèle initial est terminé, le modèle initial complètement entraîné en tant que modèle de reconnaissance vidéo (206). Le procédé peut être utilisé pour acquérir un modèle de reconnaissance vidéo et enrichir des techniques de génération de modèle.
(ZH)
一种用于生成模型的方法和装置。该方法包括:获取训练样本集(201),其中,训练样本包括包括样本对象的样本视频和针对样本视频中的样本对象预先确定的样本标签序列;从训练样本集中选取训练样本(202),以及执行以下训练步骤:将所选取的训练样本中的样本视频输入初始模型,获得样本视频中的样本对象所对应的至少两个候选标签序列(203);从至少两个候选标签序列选择候选标签序列作为实际标签序列(204);基于实际标签序列和所选取的训练样本中的样本标签序列,确定初始模型是否训练完成(205);响应于确定初始模型训练完成,将训练完成的初始模型作为视频识别模型(206)。通过该方法能够得到一种用于识别视频的模型,且丰富了模型的生成方式。
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