[发明专利]一种基于增量学习的目标检测方法和装置有效
| 申请号： | 202110501717.4 | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113205142B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 陈璟洲;钱沄涛 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/25;G06V10/766;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于增量学习的目标检测方法和装置，包括：利用旧类别样本图像对目标检测网络进行训练得到原始模型；在原始模型的输出层增加新类别样本图像的新类别检测分支，并初始化新类别检测分支参数，得到增量学习模型；利用新类别样本图像训练增量学习模型，训练时，以新类别样本图像在增量学习模型的旧类别检测分支输出与在原始模型的预测输出的逼近误差、新类别样本图像在增量学习模型的新类别检测分支的检测误差构建损失函数，来优化训练增量学习模型参数，得到参数确定的目标检测模型；利用目标检测模型对测试样本图像进行目标检测。以提高目标检测模型的鲁棒性，提高检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增量 学习 目标 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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