小米汽車科技有限公司近期在知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域取得了新進展，一項名為“深度識別模型訓練方法及相關(guān)技術(shù)”的專利被正式公布。該專利詳細闡述了一種創(chuàng)新的深度識別模型訓練流程，旨在通過結(jié)合圖像特征與相機模型特征，顯著提升深度信息預(yù)測的準確性。

據(jù)專利摘要介紹，整個訓練過程始于對樣本圖像的獲取。這些樣本圖像不僅包含豐富的像素信息，還附帶了每個像素點的標注信息，為后續(xù)的訓練提供了精確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。接下來，系統(tǒng)會基于這些樣本圖像，確定相應(yīng)的相機參數(shù)，這些參數(shù)對于理解圖像的空間結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。

在獲取了樣本圖像和相機參數(shù)后，它們被一同輸入到深度識別模型中進行預(yù)測。模型的任務(wù)是解析這些信息，并輸出樣本圖像中每個像素點的預(yù)測深度信息。這一步驟是模型訓練的核心環(huán)節(jié)，它直接決定了模型后續(xù)的性能表現(xiàn)。

為了評估模型的預(yù)測準確性，專利提出了一種創(chuàng)新的方法：通過比較樣本圖像中多個像素點的預(yù)測深度信息與標注信息中的真實深度信息，來確定一個損失函數(shù)。這個損失函數(shù)量化了模型預(yù)測與真實情況之間的差異，是優(yōu)化模型性能的關(guān)鍵工具。

在確定了損失函數(shù)后，小米的專利進一步描述了如何利用這個函數(shù)對深度識別模型進行訓練。通過不斷地調(diào)整模型參數(shù)，以減少損失函數(shù)的值，模型逐漸學會了如何更準確地預(yù)測圖像中的深度信息。這一過程不僅依賴于大量的數(shù)據(jù)訓練，還需要精細的算法設(shè)計和計算資源的支持。

值得注意的是，該專利強調(diào)了對圖像特征和相機模型特征的融合利用。這種融合特征的方法使得模型能夠更全面地理解圖像的空間結(jié)構(gòu)，從而提高了深度信息預(yù)測的準確性。這一創(chuàng)新點對于推動自動駕駛、增強現(xiàn)實等領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展具有重要意義。

專利還展示了小米在深度識別技術(shù)領(lǐng)域的前沿探索。通過不斷優(yōu)化算法和提高模型性能，小米正逐步構(gòu)建起自己在智能駕駛和智能出行領(lǐng)域的核心競爭力。這一專利的公布不僅是對小米技術(shù)創(chuàng)新能力的肯定，也為行業(yè)內(nèi)的其他企業(yè)提供了有益的參考和借鑒。