[发明专利]一种目标检测的训练方法、装置及终端设备有效
| 申请号： | 201811557119.3 | 申请日： | 2018-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN109657615B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 曹赟;赵艳丹;曹玮剑;葛彦昊;汪铖杰;李季檩 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙) 44300 | 代理人： | 黄威 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种目标检测的训练方法、装置及终端设备，应用于信息处理技术领域。目标检测的训练装置会确定第一训练样本中包括多组样本图像，而每组样本图像中包括原始目标图像或对原始目标图像进行第一变换后的图像，及对原始目标图像进行第二变换后的图像，这样通过初始目标检测模型对多组样本图像中各个样本图像进行目标检测，并计算初始目标检测模型检测各组样本图像的误差，即第一损失函数，再根据第一损失函数训练得到最终的目标检测模型。这样，将初始目标检测模型对每组样本图像中两个样本图像进行检测的误差(即第一损失函数)作为训练的基准，细化了作为训练基准的损失函数，从而使得对目标检测模型的训练更精确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 目标 检测 训练 方法 装置 终端设备 | ||
【主权项】：
1.一种目标检测的训练方法，其特征在于，包括：确定初始目标检测模型；确定第一训练样本，所述第一训练样本包括：多组样本图像及各个样本图像中目标关键点的第一标注信息，其中，每组样本图像包括原始目标图像或对所述原始目标图像进行第一变换后的图像，及对所述原始目标图像进行第二变换后的图像；通过所述初始目标检测模型分别检测所述多组样本图像中各个样本图像的目标关键点信息；根据所述各个样本图像的目标关键点信息及所述第一训练样本中的第一标注信息，计算第一损失函数，所述第一损失函数用于指示所述初始目标检测模型检测各组样本图像的误差；根据所述第一损失函数调整所述初始目标检测模型中的固定参数值，以得到最终的目标检测模型。
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