[发明专利]一种自适应消除分类负梯度的长尾目标检测方法在审
| 申请号： | 202310385754.2 | 申请日： | 2023-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN116597197A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 许玉格;吕传龙 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种自适应消除分类负梯度的长尾目标检测方法，包括：1)构建长尾目标检测模型，获取长尾数据集，将训练图像输入模型，对预测结果计算分类损失和定位损失，分类损失由自适应消除尾部类负梯度的损失函数计算得到，将分类损失和定位损失加权求和得到长尾学习总损失值；2)利用长尾学习总损失值进行梯度反传和参数更新，完成所有轮次训练后，保存性能最优的模型参数，得到最优的长尾目标检测模型；3)将测试集中的待检测图像输入优先模型，得到待检测图像中物体类别和位置的预测结果。本发明能够根据输出概率自适应地消除对尾部类的负梯度，有助于解决因尾部类学习不足导致的假阳性问题，提高目标检测模型性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自适应 消除 分类 梯度 长尾 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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