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申请/专利权人：浙江啄云智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种应用于违禁品检测的模型训练方法、装置及电子设备，涉及目标检测技术领域，包括：基于待训练的初始检测模型，分别对违禁品图像和背景图像进行目标检测得到违禁品图像的预测结果和背景图像的预测结果；根据违禁品图像的预测结果和违禁品图像的标注结果确定违禁品图像的识别难度，并根据背景图像的预测结果和背景图像的标注结果确定背景图像的识别难度；对不同识别难度的违禁品图像和背景图像进行融合得到样本图像，并对违禁品图像的标注结果和背景图像的标注结果进行融合得到样本图像的标注结果；采用样本图像和样本图像的标注结果，对初始检测模型进行训练，得到违禁品检测模型。模型训练速度快，且误检率低。

主权项：1.一种应用于违禁品检测的模型训练方法，其特征在于，包括：基于待训练的初始检测模型，分别对违禁品图像和背景图像进行目标检测得到违禁品图像的预测结果和背景图像的预测结果；根据违禁品图像的预测结果和违禁品图像的标注结果确定违禁品图像的识别难度，并根据背景图像的预测结果和背景图像的标注结果确定背景图像的识别难度；对不同识别难度的违禁品图像和背景图像进行融合得到样本图像，并对违禁品图像的标注结果和背景图像的标注结果进行融合得到样本图像的标注结果；采用样本图像和样本图像的标注结果，对初始检测模型进行训练，得到违禁品检测模型；其中，所述初始检测模型根据如下方式确定：基于原始检测模型，对违禁品图像进行目标检测得到违禁品图像的预测结果；并根据违禁品图像的预测结果和违禁品图像的标注结果确定违禁品图像的识别难度；对不同识别难度的违禁品图像进行融合得到原始样本图像，并对违禁品图像的标注结果进行融合得到原始样本图像的标注结果；采用原始样本图像和原始样本图像的标注结果，对原始检测模型进行训练，得到初始检测模型；所述采用样本图像和样本图像的标注结果，对初始检测模型进行训练，得到违禁品检测模型，包括：基于样本图像中违禁品图像的标注结果，确定样本图像中违禁品图像的第一损失值；并基于样本图像中背景图像的标注结果，确定样本图像中背景图像的第二损失值，根据第一损失值和第二损失值，确定目标损失值，并基于所述目标损失值训练所述初始检测模型，得到违禁品检测模型；所述基于样本图像中违禁品图像的标注结果，确定样本图像中违禁品图像的第一损失值，包括：根据第一预测目标物的第一预测类别、第一预测框、第一标注类别和第一标注框，确定第一预测目标物的第一目标物损失值；其中，第一预测目标物的第一预测类别和第一预测框根据初始检测模型对样本图像中的违禁品图像进行处理得到；根据第一目标物损失值，确定样本图像中违禁品图像的第一损失值。

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百度查询： 浙江啄云智能科技有限公司 应用于违禁品检测的模型训练方法、装置及电子设备