[发明专利]一种训练物体检测模型的方法、装置以及设备有效
| 申请号： | 201811070244.1 | 申请日： | 2018-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN110796154B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 张长征;金鑫;涂丹丹 | 申请（专利权）人： | 华为云计算技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 刘丽萍 |
| 地址： | 550025 贵州省贵阳市*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种计算设备执行的训练物体检测模型的方法。该方法将第一阶段训练完毕后的分类器复制成至少两个，在第二阶段的训练中，复制出的每个分类器用于检测尺寸不同的待检测物体，并根据检测结果对物体检测模型进行训练。该方法通过两阶段的训练态获得的物体检测模型对待检测物体的检测准确度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 训练 物体 检测 模型 方法 装置 以及 设备 | ||
【主权项】：
1.一种计算设备执行的训练物体检测模型的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取训练图像，根据所述训练图像建立主干网络；/n将所述主干网络输出的特征图输入区域提议网络；/n所述区域提议网络根据区域提议参数从所述主干网络输出的特征图中选取多个提议区域，将所述多个提议区域对应的子特征图输入分类器；/n所述分类器根据所述多个提议区域对应的子特征图检测所述训练图像中的待检测物体；/n对比所述分类器检测出的所述训练图像中的待检测物体和所述训练图像的先验结果，根据所述对比结果对所述主干网络的卷积核的模型参数、所述区域提议网络的卷积核的模型参数、所述区域提议参数、所述分类器的参数中的至少一个进行激励；/n复制所述分类器，获得至少两个分类器；/n所述区域提议网络将所述多个提议区域划分为至少两个提议区域集合，每个提议区域集合包括至少一个提议区域；/n所述区域提议网络将每个提议区域集合包括的提议区域对应的子特征图输入所述至少两个分类器中的一个分类器；/n所述至少两个分类器中的每个分类器执行以下动作：/n根据获取的提议区域集合包括的提议区域对应的子特征图检测所述训练图像中的待检测物体；/n对比检测出的所述训练图像中的待检测物体和所述训练图像的先验结果，根据所述对比结果对所述主干网络的卷积核的模型参数、所述区域提议网络的卷积核的模型参数、所述区域提议参数、所述每个分类器的参数中的至少一个进行激励。/n
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