[发明专利]一种用于多类别垃圾场景识别的目标检测模型的训练方法有效

专利信息
申请号: 202111606977.4 申请日: 2021-12-27
公开(公告)号: CN113989498B 公开(公告)日: 2022-07-12
发明(设计)人: 张志嵩;张帆;陈映;曹松;任必为 申请(专利权)人: 北京文安智能技术股份有限公司
主分类号: G06V10/25 分类号: G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100094 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供了一种用于多类别垃圾场景识别的目标检测模型的训练方法,包括:构造基础目标检测模型;在p个卷积层中,选取连续的m个卷积层,将选中的每个卷积层均替换为空洞卷积;依次设置m个空洞卷积的孔洞率,满足任意相邻的两个空洞卷积的孔洞率的最大公约数为1,以获取优化目标检测模型;使用样本图像训练集对优化目标检测模型训练,以获取用于多类别垃圾场景识别的目标检测模型。本发明解决了现有技术中的目标检测模型因其感受野范围小,从而对具有广阔视野的场景图像存在垃圾目标检测精度低的问题,将此类场景图像作为模型输入进行垃圾识别检测,所得到的检测结果往往会出现多点位垃圾识别无效或垃圾检测误报的现象。
搜索关键词: 一种 用于 类别 垃圾 场景 识别 目标 检测 模型 训练 方法
【主权项】:
暂无信息
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