[发明专利]目标检测模型的构建方法及系统

权利要求书

1.一种目标检测模型的构建方法，包括构建目标检测网络的步骤，所述目标检测网络包括主干网络、连接网络和检测网络，其特征在于，所述主干网络的网络结构为具有线性瓶颈的倒置残差结构。

2.根据权利要求1所述目标检测模型的构建方法，其特征在于，所述主干网络采用efficientnetb4。

3.根据权利要求1或2所述目标检测模型的构建方法，其特征在于，构建网络结构为残差结构的特征金字塔网络作为连接网络。

4.根据权利要求3所述目标检测模型的构建方法，其特征在于，所述连接网络采用基于MBConv与Conv2d组成的特征金字塔网络。

5.根据权利要求1所述目标检测模型的构建方法，其特征在于，所述检测网络采用yolov3。

6.根据权利要求5所述目标检测模型的构建方法，其特征在于，还包括训练所述目标检测网络的步骤，具体步骤为：

基于检测目标获取样本数据并对所述样本数据进行标注，获得训练数据；

利用Adam优化算法和所述训练数据训练目标检测网络的参数，直至训练过程所生成的损失值达到预设的终止条件，将训练获得的目标检测网络作为目标检测模型输出；

所述损失值包括置信度损失值、分类损失值和GIoU损失值。

7.一种目标检测模型的构建系统，包括网络构建模块和模型训练模块，所述网络构建模块，用于构建目标检测网络，所述目标检测网络包括主干网络、连接网络和检测网络，其特征在于，所述网络构建模块包括主干网络构建单元、连接网络构建单元和检测网络构建单元；

所述主干网络构建单元，用于构建具有线性瓶颈的倒置残差结构的主干网络。

8.根据权利要求7所述目标检测模型的构建系统，其特征在于：

所述连接网络构建单元，用于构建网络结构为残差结构的特征金字塔网络作为连接网络。

9.根据权利要求7所述目标检测模型的构建系统，其特征在于，所述模型训练模块被配置为：

基于检测目标获取样本数据并对所述样本数据进行标注，获得训练数据；

利用Adam优化算法和所述训练数据训练目标检测网络的参数，直至训练过程所生成的损失值达到预设的终止条件，将训练获得的目标检测网络作为目标检测模型输出；所述损失值包括置信度损失值、分类损失值和GIoU损失值。

10.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至6任意一项所述方法的步骤。