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申请/专利权人：极米科技股份有限公司
申请日：2022-10-18
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117975183A
主分类号：G06V10/774
分类号：G06V10/774;G06V10/82;G06N3/042;G06N3/084;G06N3/0455
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本申请公开了一种目标检测模型的训练方法和目标检测方法、装置及设备。该方法包括：获取训练样本和第一图像；将第一图像输入至第一目标检测模型中，将训练样本输入至第二目标检测模型中，以第一目标检测模型为教师网络，第二目标检测模型为学生网络，基于第一目标检测模型中的第一子网络的第一输出和第二目标检测模型中与第一子网络对应的第三子网络的第二输出，确定层级损失函数值；根据层级损失函数值，调整第二目标检测模型中第三子网络的网络参数，直至第二目标检测模型收敛，得到训练后的第二目标检测模型。采用本申请提供的目标检测模型的训练方法和目标检测方法、装置及设备，可以更准确地检测低分辨率图像中的目标对象的位置信息。
主权项：1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本和第一图像，所述训练样本包括第二图像和所述第二图像对应的历史图像标签，所述历史图像标签包括所述第二图像中目标对象对应的位置信息，第一图像和所述第二图像为具有相同图像内容且具有不同分辨率的图像，所述第一图像的分辨率高于分辨率阈值，所述第二图像的分辨率不高于所述分辨率阈值；将所述第一图像输入至第一目标检测模型中，将所述训练样本输入至第二目标检测模型中，以所述第一目标检测模型为教师网络，所述第二目标检测模型为学生网络，基于所述第一目标检测模型中的第一子网络的第一输出和所述第二目标检测模型中与所述第一子网络对应的第三子网络的第二输出，确定层级损失函数值，所述第一目标检测模型包括多层第一子网络和第二子网络，所述第二目标检测模型包括多层第三子网络，所述第一子网络是与所述第三子网络一一对应的子网络，所述第一目标检测模型是基于分辨率高于所述分辨率阈值的图像训练得到的；根据所述层级损失函数值，调整所述第二目标检测模型中第三子网络的网络参数，直至所述第二目标检测模型收敛，得到训练后的第二目标检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 极米科技股份有限公司 目标检测模型的训练方法和目标检测方法、装置及设备
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