[发明专利]物体检测网络的训练方法和特征监督图生成方法在审
| 申请号： | 201810219901.8 | 申请日： | 2018-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN108549927A | 公开（公告）日： | 2018-09-18 |
| 发明（设计）人： | 曾星宇;杨朝晖 | 申请（专利权）人： | 深圳市商汤科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 冷仔 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及物体检测技术领域，尤其涉及一种物体检测网络的训练方法和特征监督图生成方法，其中训练方法包括：通过物体检测网络获得样本图像的特征图；使用特征监督图与所述特征图进行比较，生成特征监督损失函数；所述特征监督图通过不同的值表示所述样本图像中目标物体和非目标物体的所在区域；使用所述特征监督损失函数训练所述物体检测网络。本发明使用特征监督图与特征图进行比较，生成特征监督损失函数，并使用该特征监督损失函数训练所述物体检测网络，使得训练得到的物体检测网络有更好的辨别目标物体能力，提高了其用于物体检测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 物体检测 损失函数 监督 目标物体 特征图 网络 样本图像 图生成 准确度 所在区域 网络获得 辨别 | ||
【主权项】：
1.一种物体检测网络的训练方法，其特征在于，包括：通过物体检测网络获得样本图像的特征图；使用特征监督图与所述特征图进行比较，生成特征监督损失函数；所述特征监督图通过不同的值表示所述样本图像中目标物体和非目标物体的所在区域；使用所述特征监督损失函数训练所述物体检测网络。
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