[发明专利]物体检测模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910108522.6 | 申请日： | 2019-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN110020592A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 巢中迪;庄伯金;王少军 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇思诚业知识产权代理有限公司 11444 | 代理人： | 冯晓平 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种物体检测模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能领域。该物体检测模型训练方法包括：获取训练样本；将训练样本输入到物体检测模型中进行模型训练，其中，物体检测模型包括检测模块、分类模块和判别模块；在模型训练过程中得到由检测模块产生的检测损失、由分类模块产生的分类损失和由判别模块产生的判别损失；根据检测损失、分类损失和判别损失更新物体检测模型，得到目标物体检测模型。采用该物体检测模型训练方法训练得到的目标物体检测模型能够有效提高物体检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 物体检测 模型训练 目标物体检测 计算机设备 存储介质 分类模块 检测模块 判别模块 训练样本 模型训练过程 人工智能领域 分类 检测 准确率 更新 | ||
【主权项】：
1.一种物体检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本；将所述训练样本输入到物体检测模型中进行模型训练，其中，所述物体检测模型包括检测模块、分类模块和判别模块；在模型训练过程中得到由所述检测模块产生的检测损失、由所述分类模块产生的分类损失和由所述判别模块产生的判别损失；根据所述检测损失、所述分类损失和所述判别损失更新所述物体检测模型，得到目标物体检测模型。
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