[发明专利]一种基于生成对抗的目标检测器学习方法在审
| 申请号： | 202111221228.X | 申请日： | 2021-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN114067195A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 李海鹏;丛龙剑;龚任杰;郑文娟;韦海萍;周斌;刘严羊硕;靳松直;张伯川 | 申请（专利权）人： | 北京航天自动控制研究所 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京天达知识产权代理事务所(普通合伙) 11386 | 代理人： | 王首峰 |
| 地址： | 100039*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗的目标检测器学习方法，属于人工智能技术领域，促使样本生成器生成更加真实的生成图像，使得生成图像提高网络的检测性能，还能够提高网络的训练效率。方法包括：构建循环生成对抗学习模型；所述循环生成对抗学习模型包括两组样本生成器；构建联合网络模型；所述联合网络模型在所述循环生成对抗学习模型中集成有目标检测器；所述目标检测器与所述两组样本生成器相连，并将两组真实图像，以及由所述两组样本生成器生成的两组生成图像作为输入，在梯度反向传播过程中将梯度值输出至所述两组样本生成器；对所述联合网络模型进行训练，并将由所述目标检测器输出的梯度值反向传播至对应的样本生成器中，直至所述联合网络模型收敛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 目标 检测器 学习方法 | ||
【主权项】：
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