[发明专利]目标对象检测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 202010238685.9 | 申请日： | 2020-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN111462069B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 袁田;樊鸿飞;蔡媛;李果;贺沁雯;张文杰;许道远;豆修鑫 | 申请（专利权）人： | 北京金山云网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T3/40;G06T5/00;G06N3/0464;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： | 项京;丁芸 |
| 地址： | 100085 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种目标对象检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：将目标对象样本图像集合中的每个目标对象样本图像分别输入至质量评价模型，获取质量评价模型输出的目标质量数值；根据各个目标质量数值，将各个目标对象样本图像，划分为预设的多个目标级别；分别用每一个目标级别中的目标对象样本图像作为输入信息，以及对应的目标对象位置标注信息，对预设的第二深度学习网络模型进行分级训练，获得目标对象检测模型。可见，应用本发明实施例，分别用每一个目标级别对预设的第二深度学习网络模型进行分级训练，这样，可以让模型进行有梯度的学习，有针对性的对模型进行改善，提高了模型的训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 目标 对象 检测 模型 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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