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申请/专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
摘要：本申请公开了一种增量式目标检测方法、装置、设备及介质，在对检测器和特征提起器进行训练时，通过利用模型无关的元学习算法对原始训练样本和新增训练样本进行采样，从而避免因新增训练样本数量较小而导致所获得的待训练样本集合中未包括新增训练样本的情况，也可以避免因原始训练样本数量较大而导致所获得的待训练样本集合中仅包括原始训练样本的情况，从而使得后续训练时所使用的样本既包括原始训练样本，也包括新增训练样本，保证训练后的目标检测模型既不会忘记已有知识，也可以检测新增类别，提高目标检测模型的准确性。
主权项：1.一种增量式目标检测方法，其特征在于，所述方法应用于目标检测模型，所述目标检测模型包括检测器和特征提取器，包括：获取训练样本集合，所述训练样本集合包括原始训练样本和新增训练样本，所述新增训练样本包括新增目标；利用模型无关的元学习算法对所述原始训练样本和所述新增训练样本进行采样，获得待训练样本集合；利用所述待训练样本集合对所述检测器和所述特征提取器进行训练，获得训练后的检测器和训练后的特征提取器，所述训练后的检测器用于检测出所述新增目标，所述训练后的特征提取器用于对所述新增目标进行特征提取；其中，所述利用所述待训练样本集合对所述特征提取器进行训练，获得训练后的特征提取器，包括：从所述待训练样本集合中确定至少三个训练样本，所述至少三个训练样本包括第一训练样本、第二训练样本和第三训练样本，所述第二训练样本与所述第一训练样本的类别相同，所述第三训练样本与所述第一训练样本的类别不同；分别对所述至少三个训练样本进行增强处理，获得增强训练样本集合，所述增强训练样本集合包括第一增强训练样本、第二增强训练样本和第三增强训练样本；从所述至少三个训练样本和所述增强训练样本集合中随机抽取三个训练样本作为一组训练样本组；针对目标训练样本组，利用所述特征提取器对所述目标训练样本组进行特征提取，获取特征集合；根据所述特征集合确定所述目标训练组对应的损失函数；基于各目标训练样本组对应的损失函数确定所述特征提取器的损失函数；对所述损失函数进行优化，直至满足第二预设条件，获得训练后的特征提取器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京有竹居网络技术有限公司 一种增量式目标检测方法、装置、设备及介质
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