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本发明公开了一种基于细粒度的场景识别方法、系统、设备及介质,所述方法包括以下步骤:设置边界值样本挖掘策略,采用边界值样本挖掘策略获取正负样本;设置信息对加权及列表排序学习策略,采用信息对加权及列表排序学习策略和正负样本计算新损失函数;基于新损失函数训练场景检索模型,基于训练后的场景检索模型进行场景识别;本发明能够采用新的样本挖掘策略去挖掘更多信息丰富的样本,进而避免网络过拟合,提高特征提取的准确性,且对于正样本和负样本都设计了新的不同的样本加权策略,充分利用样本对的分布信息和结构信息,使模型优化
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116665163 A
(43)申请公布日 2023.08.29
(21)申请号 202310365559.3
(22)申请日 2023.04.04
(71)申请人 江苏智能无人装备
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