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【发明公布】基于分类回归的目标检测模型训练方法和目标检测方法_平安科技(深圳)有限公司_202011118266.8 

申请/专利权人:平安科技(深圳)有限公司

申请日:2020-10-19

公开(公告)日:2021-01-19

公开(公告)号:CN112241705A

主分类号:G06K9/00(20060101)

分类号:G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101)

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2021.04.06#实质审查的生效;2021.01.19#公开

摘要:本申请涉及人工智能中的模型构建领域,具体涉及一种基于分类回归的目标检测模型训练方法和目标检测方法。通过将目标检测模型中的回归器和分类器分开训练,模型训练数据先对目标检测中的特征提取器以及回归器进行训练,而后通过所得的回归检测子模型以及均衡采样的方法来得到用于训练分类器的分类训练数据,从而保证分类器训练过程中的类别平衡,能得到回归部分和分类部分都表现优秀的目标检测模型,同时由于回归部分和分类部分是基于模型训练数据分步训练而得的,并不需要额外增加新样本,从而能有效降低目标检测模型的调试难度。

主权项:1.一种基于分类回归的目标检测模型训练方法,所述方法包括:获取模型训练数据以及初始目标检测模型;通过模型训练数据对所述初始目标检测模型中的特征提取器以及回归器进行训练,获取回归检测子模型;通过所述回归检测子模型对所述模型训练数据进行均衡采样,获得分类训练数据;根据所述分类训练数据对所述初始目标检测模型中的分类器进行训练,获取分类子模型;根据所述回归检测子模型以及所述分类子模型,构建目标检测模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 平安科技(深圳)有限公司 基于分类回归的目标检测模型训练方法和目标检测方法

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