[发明专利]训练样本优化方法、目标检测模型生成方法、设备及介质有效
| 申请号： | 202011584033.7 | 申请日： | 2020-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN112699776B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 张燕;夏正勋 | 申请（专利权）人： | 南京星环智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 210004 江苏省南京市建*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种训练样本优化方法、目标检测模型生成方法、设备及介质。该方法包括：获取训练样本集，训练样本集中的每个训练样本中标注有前景目标物体和背景目标物体；根据目标检测模型的检测任务，确定前景目标物体与背景目标物体之间的语义规则约束；在各训练样本中，获取满足语义规则约束的目标优化样本，并在各目标优化样本中，生成同时包括前景目标物体和背景目标物体的标注框。通过添加同时包括不同种类目标的标注框，在样本训练过程加入了前景目标物体的语义信息，便于在进行目标检测时，提取完整的前景目标物体特征，从而提高识别准确性，并且计算复杂度低。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 样本 优化 方法 目标 检测 模型 生成 设备 介质 | ||
【主权项】：
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