模型优化方法、系统和电子设备 · CN122987699A

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公开（公告）号CN122987699A	申请号CN202611474030.5	专利类型发明专利
状态在审	国家或地区CN	申请人华南智能机器人创新研究院;华南理工大学;广东省科学院智能制造研究所
分类号G06F30/27(2020.01), G06F18/214(2023.01), G06F18/22(2023.01), G06F18/21(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06N20/00(2019.01)	申请日2026-09-21	公开日2026-10-27
发布日期2026-10-27	文档 ID84635791247400000	源数据页码1506
专利语言zh

摘要

本申请涉及一种模型优化方法、系统和电子设备。方法包括：获取目标检测模型在验证数据集上的性能反馈信息；根据性能反馈信息，确定目标检测模型在各预设类别上的学习困难度，并基于学习困难度，从各预设类别中确定至少一个困难类别；根据各困难类别的学习困难度，确定各困难类别对应的合成数据量；根据合成数据量，生成针对各困难类别的合成样本，合成样本携带有标注信息；将合成样本与真实训练样本进行融合，利用融合后的样本对目标检测模型进行参数更新。采用本申请可以提高目标检测模型在困难类别上的识别准确性和整体检测性能。

附图

附图 1