[发明专利]一种基于在线难例挖掘方式的检测器训练优化方法有效
| 申请号： | 202010425061.8 | 申请日： | 2020-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN111598175B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 杨帆;王瀚洋;胡建国;白立群 | 申请（专利权）人： | 南京甄视智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人： | 季承 |
| 地址： | 210000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于在线难例挖掘方式的检测器训练优化方法，将每个批次内所有图片产生的正负样本视为同一张图片产生进行汇总，并根据漏标概率选择性抛弃负样本，最后再计算每张图片的损失值以及每个批次内所有图片的平均损失值，以此作为调整网络训练参数。与现有技术相比，本发明只需要采集一批待检测场景中不含检测目标的图片，直接加入模型训练即可，不仅可以节省采集数据的人力成本，还能加速检测网络训练的收敛速度，有效提升检测器的检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 在线 挖掘 方式 检测器 训练 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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