[发明专利]多任务学习深度网络模型的训练及目标检测方法、装置在审
| 申请号： | 202110723220.7 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113591573A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 杨喜鹏;谭啸;孙昊 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张梦瑶 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开提出了一种多任务学习深度网络模型的训练及目标检测方法、装置，涉及计算机视觉和深度学习技术领域。具体实现方案为：获取目标检测场景下多任务学习的训练数据；将图像样本输入至基于Anchor‑Free的多任务学习深度网络模型之中的主干网络，获得主干网络输出的特征图；将特征图输入至多任务学习深度网络模型之中的特征金字塔网络，获得特征金字塔网络输出的多尺度特征图；将多尺度特征图输入至多任务学习深度网络模型之中的Head网络进行每个任务的学习，获得Head网络输出的每个任务对应的预测结果；根据Head网络输出的每个任务对应的预测结果和每个任务对应在图像样本上的标签，训练多任务学习深度网络模型。本申请可以提升网络的表征能力。 | ||
| 搜索关键词： | 任务 学习 深度 网络 模型 训练 目标 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京百度网讯科技有限公司，未经北京百度网讯科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110723220.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
