[发明专利]图片检测网络训练方法及图片检测网络训练装置有效
| 申请号： | 201811362706.7 | 申请日： | 2018-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN109492697B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 王辰龙 | 申请（专利权）人： | 厦门美图之家科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06T3/40 |
| 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： | 徐彦圣 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供一种图片检测网络训练方法及图片检测网络训练装置，涉及图片检测领域。该图片检测网络训练方法包括：采用深度神经网络提取待预测图片的特征，生成多个融合尺度的特征图；根据所述多个融合尺度的特征图，识别所述待预测图片中的物体参数；根据识别出的所述物体参数、所述待预测图片的预设物体参数以及损失函数，确定损失值；根据所述损失值，采用预设方法优化所述深度神经网络，得到优化后的深度神经网络，所述优化后的深度神经网络用于识别图片中的物体参数。实现了识别图片时兼顾图片中的整体和细节，检测快速、准确，检测效果好、效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 图片 检测 网络 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种图片检测网络训练方法，其特征在于，包括：采用深度神经网络提取待预测图片的特征，生成多个融合尺度的特征图；根据所述多个融合尺度的特征图，识别所述待预测图片中的物体参数；根据识别出的所述物体参数、所述待预测图片的预设物体参数以及损失函数，确定损失值；根据所述损失值，采用预设方法优化所述深度神经网络，得到优化后的深度神经网络，所述优化后的深度神经网络用于识别图片中的物体参数。
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