[发明专利]一种目标检测模型的训练方法、数据的标注方法和装置有效
| 申请号： | 202010051741.8 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN113139559B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 江浩;马贤忠;胡皓瑜;董维山 | 申请（专利权）人： | 魔门塔（苏州）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京科领智诚知识产权代理事务所(普通合伙) 11782 | 代理人： | 陈士骞 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市相城区*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种目标检测模型的训练方法、数据的标注方法和装置。该方法包括：获取标注有预设物体目标类别和目标位置的样本数据；将样本数据输入初始检测模型，得到预设物体的预测位置；将目标位置和预测位置进行比较，并根据比较结果调整所述初始检测模型的参数，将使得损失函数回归部分的值达到收敛时的检测模型作为目标检测模型；其中，目标检测模型的损失函数包括分类部分和回归部分，回归部分的值为待标注物体的位置按照归一化误差的大小进行排序后的加权和，其中，归一化误差的权重为w的k次方，w为超参数，k为归一化误差排序后的位序值。通过采用上述方案，有效减少了标注人员修改辅助框的时间，提升了连续帧数据的标注效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 目标 检测 模型 训练 方法 数据 标注 装置 | ||
【主权项】：
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