[发明专利]用于目标检测的神经网络训练方法、装置、设备、介质有效
| 申请号： | 201910523611.7 | 申请日： | 2019-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN110263842B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 宋波 | 申请（专利权）人： | 北京影谱科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 杜立军;孙志一 |
| 地址： | 100027 北京市东*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供用于目标检测的神经网络训练方法、装置、设备、介质，该方法包括：S1：将检测目标图像输入teacher网络、student网络；S2：将所述teacher网络中第四层的第一特征值、所述student网络中的第四层的第二特征值，进行比较，得到比对结果；S3：利用所述比对结果，对所述student网络进行调整，并进入步骤S2，直到得到的比对结果小于预设阈值，以得到训练后的student网络；其中，所述teacher网络与所述student网络的总体构架相同；所述teacher网络处于前向预测模式，所述student网络处于训练模式；所述teacher网络的通道数比所述student网络的通道数多；所述检测目标图像，设有检测目标的矩形框以及所述检测目标的标签类别。本发明针对检测目标图像，占用计算资源小。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 目标 检测 神经网络 训练 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种用于目标检测的神经网络训练方法，其特征在于，包括：S1：将检测目标图像输入teacher网络、student网络；S2：将所述teacher网络中第四层的第一特征值、所述student网络中的第四层的第二特征值，进行比较，得到比对结果；S3：利用所述比对结果，对所述student网络进行调整，并进入步骤S2，直到得到的比对结果小于预设阈值，以得到训练后的student网络；其中，所述teacher网络与所述student网络的总体构架相同；所述teacher网络处于前向预测模式，所述student网络处于训练模式；所述teacher网络的通道数比所述student网络的通道数多；所述检测目标图像，设有检测目标的矩形框以及所述检测目标的标签类别。
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