[发明专利]深度学习模型训练方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201910943965.7 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112580408A | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 章良君 | 申请（专利权）人： | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 李欣;丁芸 |
| 地址： | 310051 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请实施例提供了深度学习模型训练方法、装置及电子设备，应用于计算机视觉技术领域，该方法包括：获取已训练的目标检测模型，目标检测模型包括前景及背景识别结构；利用目标检测模型的背景识别参数，对待训练的初始深度学习模型进行初始化，得到初始化后的初始深度学习模型，其中，初始深度学习模型包括前景及背景识别结构；利用预设样本图片对初始化后的初始深度学习模型进行训练，得到训练后的目标深度学习模型。利用已训练的目标检测模型的背景识别参数对初始深度学习模型进行初始化，初始化后的初始深度学习模型已经具有了较强的背景识别能力，并含有鲁棒的目标特征提取能力，容易训练至收敛，增加深度学习模型目标检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 模型 训练 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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