多任务学习的车辆结构化信息提取方法

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 1次 | 上传用户：cool_1944

【摘要】

：

目前,大部分的车辆结构化信息需要通过多个步骤进行提取,存在模型训练繁琐、各步骤模型训练数据有限和过程误差累加等问题.为此,采用多任务学习将车辆结构化信息提取整合在统一的神经网络之中,通过共享特征提取结构,减少过程误差累加,并构建了一个多任务损失函数用于端到端训练神经网络;针对训练样本有限的问题,提出了新的数据整合和增广方法.在KITTI数据集上实验结果表明, VSENet可以达到93.82%的mA

【作者】

：

朱红岑跃峰王思泰

【机构】

：

中国电信股份有限公司浙江分公司政企客户事业部,杭州 310001浙江科技学院信息与电子工程学院,杭州 310000;

【出处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2020年12期

【关键词】

：

多任务学习结构化信息卷积神经网络智慧交通系统

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