[发明专利]一种头部目标检测模型的训练方法在审
| 申请号： | 202210501728.7 | 申请日： | 2022-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN114821655A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 张志嵩;张帆;李振磊;任必为;曹松;郑翔;宋君;陶海 | 申请（专利权）人： | 北京文安智能技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06K9/62;G06N3/08;G06V10/26;G06V10/74;G06V10/82 |
| 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： | 本发明提供了一种头部目标检测模型的训练方法，包括：获取目标场景的行人图像，并对其中的行人的头部区域使用标注框框选；将行人图像划分为正样本区域、负样本区域和忽略区域；对行人图像进行像素点标签标注形成训练样本图像；将多张训练样本图像构造成训练样本集，利用训练样本集训练基础神经网络模型以获得头部目标检测模型。本发明解决了现有技术中对目标样本进行标注过程中从未考虑过标注的正负样本的数量差异以及相似度差异对模型学习正样本的典型特征造成的影响，从而导致训练好的模型的存在召回率低，检测性能差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 头部 目标 检测 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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