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一种低分辨率图像上降低目标误检率的训练方法 

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申请/专利权人:上海友道智途科技有限公司

摘要:本发明公开了低分辨率图像上降低目标误检率的训练方法,包括如下步骤:利用标注的边界框坐标信息生成特定目标的分割掩码真值;图像帧进入基础神经网络输出多通道的分类预测热图;以特定目标对应的通道分类热图为输入,进入辅助分割网络分支;计算预测分割结果与分割掩码真值的二分类交叉熵损失函数;通过反向传播更新检测模型的权重;该方法利用已有标注信息制作真值,不会增加标注工作负担。本方案为降低特定类别目标误检率提供了新的思路。

主权项:1.一种低分辨率图像上降低目标误检率的训练方法,其特征在于,包括如下步骤:利用标注的边界框坐标信息生成特定目标的分割掩码真值;图像帧进入基础神经网络输出多通道的分类预测热图;以特定目标对应的通道分类热图为输入,进入辅助分割网络分支;计算预测分割结果与分割掩码真值的二分类交叉熵损失函数,公式1;通过反向传播更新检测模型的权重;辅助分割网络分支由三层3×3卷积和一层1×1卷积组成,分别负责进一步提取分类热图的高层次特征与生成预测的分割结果;公式1,其中:是实际标签,在掩码真值中,白色区域部分为1,其余部分为0;是辅助分割网络预测结果,取值范围在(0,1)之间。

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权利要求:

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