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    • 1. 发明申请
    • VERFAHREN ZUM TRAINIEREN EINES KÜNSTLICHEN NEURONALEN NETZES
    • WO2021224249A1
    • 2021-11-11
    • PCT/EP2021/061716
    • 2021-05-04
    • ROBERT BOSCH GMBH
    • HASBERG, CarstenNASEER, TayyabSARANRITTICHAI, Piyapat
    • G06N3/04G06N3/08B60W40/02
    • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Trainieren eines künstlichen neuronalen Netzes unter Verwendung von Trainingsdaten, welche erste Bilddaten eines ersten Bildes zweite Bilddaten eines zweiten Bildes einer Infrastruktur umfassen, wobei das erste Bild ein erstes Merkmal und wobei das zweite Bild ein dem ersten Bild entsprechendes zweites Merkmal umfassen, wobei die Trainingsdaten eine relative Soll-Translation und eine relative Soll-Rotation zwischen dem ersten Merkmal und dem zweiten Merkmal umfassen, wobei das Trainieren umfasst: Extrahieren des ersten Merkmals aus dem ersten Bild und des zweiten Merkmals aus dem zweiten Bild mittels des künstlichen neuronalen Netzes, wobei das extrahierte erste Merkmal durch erste Merkmalsdaten aufweisend eine erste Datenmenge repräsentiert wird, wobei das extrahierte zweite Merkmal durch zweite Merkmalsdaten aufweisend eine zweite Datenmenge repräsentiert wird, Ermitteln einer relativen Translation und einer relativen Rotation zwischen dem extrahierten ersten Merkmal und dem extrahierten zweiten Merkmal mittels des künstlichen neuronalen Netzes, wobei das künstliche neuronale Netz solange trainiert wird, bis eine von der Pose des Merkmals und von der ersten und/oder zweiten Datenmenge abhängigen Verlustfunktion ein Minimum aufweist oder kleiner oder kleiner-gleich einem vorgegebenen Verlustfunktionsschwellwert ist. Die Erfindung betrifft ein künstliches neuronales Netz, ein Verfahren zum Extrahieren eines Merkmals aus einem Bild einer Umgebung eines Kraftfahrzeugs, eine Vorrichtung, ein Computerprogramm und ein maschinenlesbares Speichermedium.