[发明专利]模型训练方法、目标检测方法及相关装置在审
| 申请号： | 202110963178.6 | 申请日： | 2021-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN113869361A | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 陈海波;罗志鹏 | 申请（专利权）人： | 深延科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州领跃知识产权代理有限公司 32370 | 代理人： | 王宁 |
| 地址： | 100081 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了模型训练方法、目标检测方法及相关装置，所述模型训练方法用于对预设深度神经网络进行训练，所述预设深度神经网络包括预测模块，所述预测模块使用Cascade RCNN且使用CBNet作为Cascade RCNN的特征提取网络，所述模型训练方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集中的每个训练数据包括一个训练图像和所述训练图像对应的标注检测信息，所述训练图像对应的标注检测信息包括所述训练图像对应的标注分类信息和标注边界框信息；利用所述训练数据集训练所述预设深度神经网络，得到目标检测模型。模型训练方法可以得到一种更加稳定、准确率更高、适用范围广的目标检测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 方法 目标 检测 相关 装置 | ||
【主权项】：
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