[发明专利]训练多任务目标检测模型、多任务目标检测的方法及系统有效
| 申请号： | 202010005916.1 | 申请日： | 2020-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN111222454B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 郑文勇;叶佳全;陈添水 | 申请（专利权）人： | 暗物智能科技(广州)有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V40/10;G06V40/20;G06V10/25;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 李红团 |
| 地址： | 511400 广东省广州市南沙区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种训练多任务目标检测模型、多任务目标检测的方法及系统，训练方法包括：利用标注好边框和类型标签的训练集训练主干网络；将该主干网络作为检测模型的基础网络，利用多尺度特征图、标注边界框及类型标签对检测模型进行训练得到训练好的检测枝干，同时微调主干网络；利用微调后的主干网络提取全图特征，使用目标对象特征提取模块结合标注的真实边界框在全图特征上提取目标特征图；利用对象特征图及分类标签训练不同任务模块。本发明利用同任务的主干网络提取出的全图特征，避免重复特征抽取，提高运算效率；利用不同子任务的数据训练主干网络提高特征的表达能力，在不损失精度的同时减少总参数量和计算量有助于子任务准确率的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 任务 目标 检测 模型 方法 系统 | ||
【主权项】：
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