[发明专利]一种生成物体检测模型的方法在审
| 申请号： | 201910369467.6 | 申请日： | 2019-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN110070072A | 公开（公告）日： | 2019-07-30 |
| 发明（设计）人： | 齐子铭;李启东;陈裕潮;张伟;李志阳 | 申请（专利权）人： | 厦门美图之家科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京思睿峰知识产权代理有限公司 11396 | 代理人： | 谢建云;张赞 |
| 地址： | 361008 福建省厦门*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种生成物体检测模型的方法，包括：获取包含标注数据的训练图像，标注数据为训练图像中目标物体的位置和类别；将训练图像输入预训练的物体检测模型中进行处理，所述物体检测模型包括相互耦接的特征提取模块、融合模块和预测模块，其中，特征提取模块适于对训练图像进行卷积处理，以生成至少一个初始特征图；融合模块适于对初始特征图进行上采样处理，以得到特征融合后的特征图；预测模块适于从特征图中预测出目标物体的类别和位置；基于标注数据与预测的物体类别和位置，对预训练的物体检测模型进行训练，以得到训练后的物体检测模型作为所生成的物体检测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 物体检测 训练图像 特征图 标注 特征提取模块 目标物体 融合模块 预测模块 卷积处理 特征融合 物体类别 上采样 预测 耦接 | ||
【主权项】：
1.一种生成物体检测模型的方法，所述方法适于在计算设备中执行，包括：获取包含标注数据的训练图像，所述标注数据为训练图像中目标物体的位置和类别；将训练图像输入预训练的物体检测模型中进行处理，所述物体检测模型包括相互耦接的特征提取模块、融合模块和预测模块，其中，所述特征提取模块适于对所述训练图像进行卷积处理，以生成至少一个初始特征图；所述融合模块适于对所述初始特征图进行上采样处理，以得到特征融合后的特征图；所述预测模块适于从特征融合后的特征图中预测出目标物体的类别和位置；基于标注数据与预测的物体类别和位置，对所述预训练的物体检测模型进行训练，以得到训练后的物体检测模型作为所生成的物体检测模型。
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