[发明专利]一种基于目标检测的下边缘检测模型的训练方法、模型和存储介质在审
| 申请号： | 201910158356.0 | 申请日： | 2019-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN110148148A | 公开（公告）日： | 2019-08-20 |
| 发明（设计）人： | 张济智;吴子章;唐锐;王凡 | 申请（专利权）人： | 北京纵目安驰智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06K9/00;G06K9/34 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 102200 北京市昌平区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于目标检测的下边缘检测模型的训练方法、模型和存储介质，获取样本图像，将所述样本图像输入预先建立的初始神经网络模型；利用所述样本图像训练所述初始神经网络模型，先将样本图像输入基础神经网络模型得到目标检测的实例分割结果，再将目标检测的实例分割结果输入高度图神经网络模型，再由高度图转换得到目标下边缘检测结果；将执行过程中目标下边缘检测模型输出的结果与各个所述目标下边缘检测标注线比较；获得比较结果；根据所述比较结果调整所述目标下边缘检测模型中的损失函数，使得所述目标下边缘检测模型的损失函数最小。 | ||
| 搜索关键词： | 下边缘 神经网络模型 目标检测 样本图像 检测 存储介质 分割结果 损失函数 高度图 检测结果 预先建立 标注 输出 转换 | ||
【主权项】：
1.一种目标检测的下边缘检测模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：获取样本图像，所述样本图像标注有实例分割结果，所述实例分割结果中包括目标检测框；将所述样本图像输入预先建立的初始神经网络模型；利用所述样本图像训练所述初始神经网络模型，所述初始神经网络模型中包括基础神经网络模型、高度图神经网络模型和下边缘网络模型，先将样本图像输入基础神经网络模型得到目标检测的实例分割结果，再将目标检测的实例分割结果输入高度图神经网络模型，再由高度图转换得到目标下边缘检测结果；将执行过程中目标下边缘检测模型输出的结果与各个所述目标下边缘检测标注线比较；获得比较结果；根据所述比较结果调整所述目标下边缘检测模型中的损失函数，使得所述目标下边缘检测模型的损失函数最小。
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