天眼查顯示，思必馳科技股份有限公司 “多目標(biāo)分類(lèi)模型的訓(xùn)練方法、多目標(biāo)識(shí)別方法及電子設(shè)備”專(zhuān)利公布，申請(qǐng)公布日為2024年3月12日，申請(qǐng)公布號(hào)為CN117689938A。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種多目標(biāo)分類(lèi)模型的訓(xùn)練方法、多目標(biāo)識(shí)別方法及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，其中該多目標(biāo)分類(lèi)模型的訓(xùn)練方法包括：獲取針對(duì)多目標(biāo)分類(lèi)模型的錨點(diǎn)樣本；針對(duì)多目標(biāo)分類(lèi)模型的訓(xùn)練樣本集中的各個(gè)訓(xùn)練樣本，確定訓(xùn)練樣本所對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練標(biāo)簽組相對(duì)于錨標(biāo)簽組的標(biāo)簽重疊度；基于各個(gè)訓(xùn)練樣本和相應(yīng)的標(biāo)簽重疊度，對(duì)多目標(biāo)分類(lèi)模型進(jìn)行訓(xùn)練。由此，多目標(biāo)分類(lèi)模型能夠?qū)W習(xí)針對(duì)錨點(diǎn)樣本在各種標(biāo)簽重疊度情況下的訓(xùn)練樣本特征信息，區(qū)分訓(xùn)練樣本與錨點(diǎn)樣本之間的不同交集情況，有助于提高對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行多目標(biāo)精確分類(lèi)的精確度。