[发明专利]模型训练方法、图像检测方法及检测装置

摘要

本发明提供了一种模型训练方法，构建乘积型Focal loss函数，使用所述乘积型Focal loss函数对神经网络模型进行模型训练并输出训练好的神经网络模型；所述乘积型Focal loss函数的构建方法包括以下步骤：设定权重值，以解决现有的损失函数均含有log运算单元，计算复杂度较高，拖慢了模型收敛速度的问题；设定样本比例平衡因子α，通过W和α构建所述乘积型Focal loss函数，降低了计算的复杂度，提高了运算速度，而且解决了分类错误的目标个体对损失函数的贡献乘幂级数增大的同时，也考虑到了分类正确的目标个体对损失函数贡献呈现幂级数降低，使得所述乘积型Focal loss函数反应的是特征图整体的判别情况。本发明提供了一种图像检测方法和检测装置。