[发明专利]网络训练方法、处理方法、装置、存储介质和电子设备有效
| 申请号： | 201710457590.4 | 申请日： | 2017-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN108229494B | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 郝泽锟;秦红伟;闫俊杰 | 申请（专利权）人： | 北京市商汤科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京康达联禾知识产权代理事务所(普通合伙) 11461 | 代理人： | 罗延红;金丹 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种网络训练方法、处理方法、装置、存储介质和电子设备。该训练方法包括：通过待训练的物体检测神经网络提取样本图像中物体的位置检测数据和方向检测数据以及物体方向分布预测向量，物体方向分布预测向量的各个元素分别指示样本图像含有处于所述元素对应的方向的物体的预测概率；确定位置标注数据和位置检测数据之间的第一差异和方向标注数据和方向检测数据之间的第二差异，并且根据方向标注数据和物体方向分布预测向量确定第三差异；至少根据第一差异、第二差异和第三差异调整物体检测神经网络的网络参数。基于多任务训练的物体检测神经网络的训练方法，得到提供图像中物体的位置、方向和图像中物体的方向分布数据。 | ||
| 搜索关键词： | 网络 训练 方法 处理 装置 存储 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种用于物体检测的神经网络的训练方法，包括：通过待训练的物体检测神经网络提取样本图像中物体的位置检测数据和方向检测数据，以及提取所述样本图像的物体方向分布预测向量，所述样本图像含有物体的位置标注数据和方向标注数据，所述物体方向分布预测向量的各个元素分别指示所述样本图像含有处于所述元素对应的方向的物体的预测概率；确定所述位置标注数据和所述位置检测数据之间的第一差异和所述方向标注数据和所述方向检测数据之间的第二差异，并且根据所述方向标注数据和所述物体方向分布预测向量确定第三差异；至少根据所述第一差异、第二差异和第三差异调整所述物体检测神经网络的网络参数。
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