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申请/专利权人：上海有个机器人有限公司
摘要：本发明公开一种降低目标检测网络误检的方法、装置、存储介质及终端，方法包括以下步骤：将数据集中各图片的小尺寸目标物体随机遮蔽后，基于mosaic数据增强算法来组合拼接数据集中的各图片，建立负样本图片集；基于Focalloss损失函数在训练目标检测网络时降低简单负样本的权重，使得目标检测网络更关注数据集中产生损失更多的样本。与现有技术相比，有益效果在于：通过掩膜遮蔽数据集中图片的小目标物体，来生成更多的负样本图片，再通过Focalloss损失函数降低简单负样本的权重，使得目标检测网络可以更关注数据集中产生损失更多的样本，从而可以保证目标检测网络既具有较高的召回率，又具有较低的误检率，可以有效提高目标检测网络的训练效果。
主权项：1.一种降低目标检测网络误检的方法，其特征在于，包括以下步骤：将数据集中各图片的小尺寸目标物体随机遮蔽后，基于mosaic数据增强算法来组合拼接数据集中的各图片，建立负样本图片集；基于Focalloss损失函数在训练目标检测网络时降低简单负样本的权重，使得目标检测网络更关注数据集中产生损失更多的样本；建立负样本图片集包括以下步骤：筛选出数据集中各图片的小尺寸目标物体；生成用于遮蔽小尺寸目标物体的掩膜；基于mosaic数据增强算法来组合拼接小尺寸目标物体被遮蔽的图片，建立负样本图片集；Focalloss损失函数定义如下： 建立负样本图片时包括以下步骤：从数据集中随机挑选四个图片，每个图片通过掩膜随机遮蔽一个小尺寸目标物体，生成四个负样本原型；新建空白图片，随机将新建的空白图片分成四个待填充方块，再分别从四个负样本原型中选择相同大小的区域将四个待填充方块分别填充，生成一个负样本图片。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海有个机器人有限公司 降低目标检测网络误检的方法、装置、存储介质及终端
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