[发明专利]多类目标对象检测方法、装置、电子设备、存储介质有效
| 申请号： | 201910070496.2 | 申请日： | 2019-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN109784293B | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 肖潇;晋兆龙;张震国 | 申请（专利权）人： | 苏州科达科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海隆天律师事务所 31282 | 代理人： | 臧云霄;潘一诺 |
| 地址： | 215011 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种多类目标对象检测方法、装置、电子设备、存储介质，多类目标对象检测方法，包括：训练第一神经网络模型以使第一神经网络模型输出准第一目标框和准第二目标框，准第一目标框指示第一类目标对象，准第二目标框指示第二类目标对象；训练第二神经网络模型，以使第二神经网络模型输出准第一目标框和准第二目标框的二级置信度及属性信息；将经训练的第一神经网络模型及经训练的、第二神经网络模型作为多类目标对象检测模型；将待检测图片输入多类目标对象检测模型，根据多类目标对象检测模型输出的准第一目标框和准第二目标框的二级置信度及属性信息确定优异度。本发明提供的方法及设备实现多类对象的同时检测。 | ||
| 搜索关键词： | 类目 对象 检测 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种多类目标对象检测方法，其特征在于，包括：训练第一神经网络模型以使所述第一神经网络模型输出准第一目标框和准第二目标框，所述准第一目标框指示第一类目标对象，所述准第二目标框指示第二类目标对象；训练与所述第一神经网络模型级联的第二神经网络模型，以使所述第二神经网络模型输出所述准第一目标框和准第二目标框的二级置信度及属性信息；将经训练的所述第一神经网络模型及经训练的、级联所述第一神经网络模型级联的第二神经网络模型作为多类目标对象检测模型；将待检测图片输入所述多类目标对象检测模型，根据所述多类目标对象检测模型输出的准第一目标框和准第二目标框的二级置信度及属性信息确定各准第一目标框及各准第二目标框的优异度。
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