[发明专利]基于卷积神经网络的目标检测模型训练方法、设备和介质在审
| 申请号： | 201911279230.5 | 申请日： | 2019-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN111079638A | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 王奇锋;童亨成;王杰;仵浩;王胜;刘明月;靳朋伟;章星星;何良语 | 申请（专利权）人： | 河北爱尔工业互联网科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙) 11435 | 代理人： | 韩亚伟 |
| 地址： | 050000 河北省石家庄市鹿泉经济开发区*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于卷积神经网络的目标检测模型训练方法、设备和介质，其中方法包括以下步骤：将训练集中的图像逐个输入目标检测模型；训练集中的图像均具有含有检测目标及检测目标ID的目标框，及一组不同尺度不同位置的预选框；计算每个预选框与目标框的交并比；提取交并比大于等于设定阀值的预选框的标签特征数据作为正样本，提取交并比小于设定阀值的预选框的标签特征数据作为负样本；标签特征数据包括预选框的检测目标ID、对点坐标数值和中心坐标数值；用正样本和负样本训练目标检测模型。本申请通过增加中心标签特征数据，并相应地增加中心损失函数，提高了目标检测模型的训练精度，从而提高了目标检测模型的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 目标 检测 模型 训练 方法 设备 介质 | ||
【主权项】：
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