[发明专利]目标检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910315195.1 | 申请日： | 2019-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN109961107B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 李永波;李伯勋;俞刚 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市立方律师事务所 11330 | 代理人： | 张筱宁 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种目标检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，目标检测模型包括第一分类网络，该方法包括：设置至少一个第二分类网络，其中，训练时第二分类网络的输入与第一分类网络的输入相同；基于总损失函数对目标检测模型进行训练，直至总损失函数收敛，其中，总损失函数包括目标检测模型的损失函数和第二分类网络的损失函数。与现有的目标检测模型的训练方式相比，本申请实施例的方案，在对目标检测模型进行训练时，通过增设第二分类网络，并基于第二分类网络的损失函数和模型的损失函数在对目标检测模型进行训练，能够有效加强模型对对误检和虚警的学习，从而提升了目标检测模型的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 目标 检测 模型 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述目标检测模型包括第一分类网络，所述方法包括：设置至少一个第二分类网络，其中，训练时所述第二分类网络的输入与所述第一分类网络的输入相同；基于总损失函数对所述目标检测模型进行训练，直至所述总损失函数收敛，其中，所述总损失函数包括所述目标检测模型的损失函数和所述第二分类网络的损失函数。
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