[发明专利]一种物体检测模型生成方法、装置及物体检测方法、装置在审
| 申请号： | 201910866674.2 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110688917A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 龚湛 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11262 北京安信方达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 胡艳华;解婷婷 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种物体检测模型生成方法、装置及物体检测方法、装置，包括：利用训练样本集训练预先构建的深度学习模型，生成用于检测图像中物体的类型和位置信息的物体检测模型；其中，训练样本集包括：多张包含待检测物体的样本图像以及每张样本图像中待检测物体的类型和位置信息。由于采用了大量训练样本训练深度卷积神经网络模型，因此生成的物体检测模型是一个稳定的模型，从而保证了后续图像中物体的类型和位置信息的检测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 物体检测 待检测物体 训练样本集 样本图像 卷积神经网络 准确度 后续图像 检测图像 模型生成 训练样本 构建 检测 保证 学习 | ||
【主权项】：
1.一种物体检测模型生成方法，其特征在于，包括：/n利用训练样本集训练预先构建的深度学习模型，生成用于检测图像中物体的类型和位置信息的物体检测模型；其中，所述训练样本集包括：多张包含待检测物体的样本图像以及每张所述样本图像中待检测物体的类型和位置信息。/n
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