[发明专利]网络模型的训练方法、目标检测方法及相关装置有效
| 申请号： | 202011080337.X | 申请日： | 2020-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN112184688B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 代双亮 | 申请（专利权）人： | 广州极飞科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06Q10/04;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 张欣欣 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供的网络模型的训练方法、目标检测方法及相关装置，该方法包括：获取训练样本图像；训练样本图像中包含与待检测物体的轮廓相匹配的真实标记信息；构建初始检测模型以及对应所述初始检测模型的多个损失函数；基于该训练样本图像以及上述多个损失函数对初始检测模型进行训练，直至初始检测模型收敛，以得到目标检测模型。与现有技术相比，本发明在获得目标检测模型的过程中，通过携带有与待检测物体的轮廓匹配的真实标记信息的训练样本图像进行训练，因此，获得的目标检测模型在进行目标检测时，能够准确检测出目标物体的真实大小，可以降低目标检测时由于物体重叠等原因出现漏检、错检的风险。 | ||
| 搜索关键词： | 网络 模型 训练 方法 目标 检测 相关 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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