[发明专利]用于目标检测的双路神经网络训练方法及图像处理方法有效
| 申请号： | 201910791658.1 | 申请日： | 2019-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN110503152B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 郑安林 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市立方律师事务所 11330 | 代理人： | 张筱宁 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种用于目标检测的双路神经网络训练方法及图像处理方法，该方法包括：获取样本图像的样本数据，将样本数据中第一包围框的全连接层特征输入至第一特征提取网络，基于第一包围框的全连接层特征对双路神经网络进行训练，得到初步训练后的双路神经网络；将样本图像的第二包围框的全连接层特征作为初步训练后的双路神经网络的第一特征提取网络的输入，将第二包围框所对应的所有第一特征向量作为初步训练后的双路神经网络的第二特征提取网络的输入，对初步训练后的双路神经网络再次进行训练，得到训练好的双路神经网络。通过本申请的方案，通过双路神经网络可以有效地确定出保证样本图像中的每个目标对象都有唯一的包围框。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 目标 检测 神经网络 训练 方法 图像 处理 | ||
【主权项】：
1.一种用于目标检测的双路神经网络训练方法，其特征在于，所述双路神经网络包括第一特征提取网络、第二特征提取网络、以及分别与所述第一特征提取网络和所述第二特征提取网络的输出连接的分类网络，所述方法包括：/n获取样本图像的样本数据，所述样本数据包括样本图像的包围框集合中各包围框的图像特征信息，所述包围框集合中包括第一包围框集合和第二包围框集合，所述图像特征信息包括全连接层特征，所述第一包围框集合中的第一包围框的重叠率大于所述第二包围框集合中的第二包围框的重叠率；/n在所述第一包围框集合的第三包围框集合中，确定各所述第二包围框的邻居包围框，所述第三包围框集合中的各第三包围框为包含一个目标对象的包围框；/n对于每个所述第二包围框，基于所述第二包围框的图像特征信息和所述第二包围框的邻居包围框的图像特征信息，确定各所述第二包围框相对于其每一个邻居包围框的第一特征向量；/n将所述第一包围框的全连接层特征输入至所述第一特征提取网络，基于所述第一包围框的全连接层特征对所述双路神经网络进行训练，直至满足预设的第一训练结束条件，得到初步训练后的双路神经网络；/n将所述第二包围框的全连接层特征作为所述初步训练后的双路神经网络的所述第一特征提取网络的输入，将所述第二包围框所对应的所有第一特征向量作为所述初步训练后的双路神经网络的所述第二特征提取网络的输入，对所述初步训练后的双路神经网络再次进行训练，直至满足预设的第二训练结束条件，得到训练好的双路神经网络。/n
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