[发明专利]物体检测网络的训练方法和装置有效
| 申请号： | 201811160123.6 | 申请日： | 2018-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN109117831B | 公开（公告）日： | 2021-10-12 |
| 发明（设计）人： | 胡耀全 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T7/73 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了物体检测网络的训练方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：将训练样本图像输入至初始物体检测网络，得到训练样本图像中的训练目标的预测信息，预测信息包括预测边界框；根据预测边界框的位置以及与训练目标对应的预设锚点框的位置差异，确定第一损失函数的损失值；基于第一损失函数的损失值调整初始物体检测网络的参数，以对初始物体检测网络进行训练。上述方式通过较少次数的训练，将训练目标的预测边界框固定在训练目标对应的预设锚点框附近。有助于提高物体检测网络的学习效率，进一步可以加快对物体检测网络训练的速度。 | ||
| 搜索关键词： | 物体 检测 网络 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种物体检测网络的训练方法，包括：将训练样本图像输入至初始物体检测网络，得到所述训练样本图像中的训练目标的预测信息，所述预测信息包括预测边界框以及预测边界框的位置信息；根据所述预测边界框的位置以及与所述训练目标对应的预设锚点框的位置差异，确定第一损失函数的损失值；基于所述第一损失函数的损失值调整所述初始物体检测网络的参数，以对所述初始物体检测网络进行训练。
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