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申请/专利权人：苏州挚途科技有限公司
摘要：本申请提供了一种目标检测模型的训练方法、目标检测方法及装置，方法包括：获取训练样本集；训练样本集中的样本为包含对象的图像；每个图像标注有对象对应的真实边界框；将训练样本集中的样本输入至预设神经网络模型中进行训练，得到对象对应的预测边界框；基于对象对应的真实边界框、预测边界框和预设损失函数计算模型误差损失，并基于模型误差损失调整模型参数；预设损失函数为基于边界框面积、边界框中心点距离和边界框宽高比确定的函数关系；当模型误差损失收敛时，终止模型训练，得到训练好的目标检测模型。本申请能够提高模型的收敛速度，提高模型的目标检测精准度。
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：获取训练样本集；所述训练样本集中的样本为包含对象的图像；每个所述图像标注有所述对象对应的真实边界框；将所述训练样本集中的样本输入至预设神经网络模型中进行训练，得到所述对象对应的预测边界框；基于所述对象对应的真实边界框、预测边界框和预设损失函数计算模型误差损失，并基于所述模型误差损失调整模型参数；所述预设损失函数为基于边界框面积、边界框中心点距离和边界框宽高比确定的函数关系；当所述模型误差损失收敛时，终止模型训练，得到训练好的目标检测模型；所述预设损失函数如下： ；其中，表示鲁棒边界框损失函数，表示真实边界框和预测边界框的交面积与并面积之比，表示真实边界框与预测边界框、真实边界框与最小外接边界框的中心点欧式距离惩罚项，为真实边界框与预测边界框，真实边界框与最小外接边界框的宽高比惩罚项； ； 表示真实边界框与预测边界框之间中心点欧式距离的平方，表示真实边界框与最小外接边界框之间中心点欧式距离的平方，为最小外接边界框的对角线长度，为最小外接边界框的对角线半长； ；； 表示真实边界框和预测边界框的宽高比，表示真实边界框与最小外接边界框的宽高比；和分别为真实边界框的宽和高，和分别为预测边界框的宽和高，和分别为最小外接边界框的宽和高；和均为折中参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州挚途科技有限公司 目标检测模型的训练方法、目标检测方法及装置
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