申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司

申请日：2021-04-28

公开（公告）日：2021-07-20

公开（公告）号：CN113139543A

主分类号：G06K9/32(20060101)

分类号：G06K9/32(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.09.01#授权;2021.08.06#实质审查的生效;2021.07.20#公开

摘要：本公开公开了一种目标对象检测模型的训练方法、目标对象检测方法和设备，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉和深度学习技术，可应用于智能云和电网巡检场景下。训练方法的具体实现方案为：针对多个样本图像中的任一个，利用目标对象检测模型来根据训练参数提取多个特征图，对多个特征图进行融合以获得至少一个融合特征图，并使用至少一个融合特征图获得目标对象的信息；基于目标对象的信息和与样本图像的标签信息，确定模型的损失；以及根据所述损失，调整训练参数。

主权项：1.一种训练目标对象检测模型的方法，包括：针对多个样本图像中的任一样本图像，利用所述目标对象检测模型来根据训练参数提取所述样本图像的多个特征图，对所述多个特征图进行融合以获得至少一个融合特征图，并使用所述至少一个融合特征图获得目标对象的信息；基于所述目标对象的信息和与所述样本图像的标签相关的信息，确定所述目标对象检测模型的损失；以及根据所述损失，调整所述训练参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 目标对象检测模型的训练方法、目标对象检测方法和设备

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