[发明专利]事件检测模型训练方法、装置及事件检测方法有效
| 申请号： | 201810286637.X | 申请日： | 2018-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN108549857B | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 孙源良;王亚松;李长升;刘萌 | 申请（专利权）人： | 国信优易数据股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 金相允 |
| 地址： | 100000 北京市丰台区南四环*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种事件检测模型训练方法、装置及事件检测方法，事件检测模型训练方法包括：获取多个带有标签的训练视频中的训练图像帧；使用目标神经网络模型为每个训练视频中的训练图像帧提取特征向量；以训练视频为单位，对每个训练视频的训练图像帧的特征向量进行分布匹配，使每个训练视频对应至少一个训练图像帧集合；针对每个训练视频，按照该训练图像帧对应的至少一个训练图像帧集合中训练图像帧训练难度由大到小的顺序，对至少一个训练图像帧集合排序；并按排序依次使用每个训练图像帧集合对目标神经网络模型进行训练，获得事件检测模型。本申请实施例能够实现为训练视频进行更准确的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 事件 检测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种事件检测模型训练方法，其特征在于，该方法包括：获取多个带有标签的训练视频中的训练图像帧；使用目标神经网络模型为每个所述训练视频中的所述训练图像帧提取特征向量；以训练视频为单位，对每个训练视频的所述训练图像帧的特征向量进行分布匹配，使每个训练视频对应至少一个训练图像帧集合；针对每个训练视频，按照该训练图像帧对应的至少一个训练图像帧集合中训练图像帧训练难度由大到小的顺序，对所述至少一个训练图像帧集合排序；并按排序依次使用每个训练图像帧集合对所述目标神经网络模型进行训练，获得事件检测模型。
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