[发明专利]一种模型训练的方法、目标检测的方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 202010219680.1 | 申请日： | 2020-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN111444828B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 黄超 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V40/20;G06V10/25;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/08;A63F13/2145;A63F13/42;A63F13/537;A63F13/837 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种模型训练的方法，该方法应用于人工智能领域，方法包括：获取待训练图像，待训练图像设置有目标框以及目标类别；通过目标检测模型，获取M个预测框以及M个类别预测概率；根据目标框、M个预测框以及M个类别预测概率确定样本集合；通过目标检测模型所包括的第一检测网络获取第一预测结果集合；通过目标检测模型所包括的第二检测网络获取第二预测结果集合；根据样本集合、第一预测结果集合以及第二预测结果集合，对目标检测模型进行训练。本申请还包括目标检测的方法以及装置。本申请本申请可以级联的检测网络能够更好地拟合目标所在的位置，提升目标检测的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 训练 方法 目标 检测 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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