[发明专利]级联目标检测系统中的渐变式分类损失计算方法及系统

摘要

本发明涉及一种级联目标检测系统中的渐变式分类损失计算方法及系统，其包括：被作为训练样本的锚框对应的区域与目标框相互重叠部分的尺度和位置，以及锚框的感受野呈高斯分布的特点，计算该锚框对应区域内各个类别的感受野权重；通过感受野权重和该锚框的分类结果计算出该锚框属于每个类别的概率，结合Softmax函数表达式和焦点损失表达式，依次计算出该锚框属于每个类别的概率和分类结果的渐变式分类损失；利用链式求导法则，计算得到该锚框的分类结果的渐变式分类损失在该链路权重处的梯度。本发明通过优化级联目标检系统中各个阶段的分类损失，增强系统排除干扰性特征发现目标的能力，从而提高目标检测的精确性，并能有效节省人力、物力和时间成本。

主权项

1.一种级联目标检测系统中的渐变式分类损失计算方法，其特征在于包括以下步骤：1)根据目标检测算法中每个被作为训练样本的锚框对应的区域与目标框相互重叠部分的尺度和位置，以及锚框的感受野呈高斯分布的特点，计算该锚框对应区域内各个类别的感受野权重；2)根据级联目标检测系统针对被作为训练样本的锚框的分类结果，以及该锚框对应的区域内每个类别的感受野权重，计算出该锚框对应的区域内每个类别的渐变式分类权重，将渐变式分类权重带入Softmax函数表达式，计算出该锚框属于每个类别的概率，再将该锚框属于每个类别的概率带入焦点损失表达式，计算出该锚框的分类结果的渐变式分类损失；3)根据链式求导法则，依次计算出级联目标检测系统针对被作为训练样本的锚框的分类结果的渐变式分类损失对该锚框属于分类结果对应的类别的概率的偏导数、该锚框属于分类结果对应的类别的概率对网络各个类别输出结果的偏导数以及各个类别输出结果对相关链路的偏导数，再将上述3个偏导数的乘积作为目标检测系统针对被作为训练样本的锚框的分类结果的渐变式分类损失在该链路权重处的梯度。