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申请/专利权人：创新奇智(北京)科技有限公司
摘要：本申请提供一种四边形物体检测、模型训练方法、装置、设备及存储介质，检测方法包括：获取包含待检测的四边形物体的待检测图像；使用预先训练好的神经网络模型对待检测图像进行处理，得到包含四边形物体的目标检测框，以及目标检测框的四个顶点对应的偏移变量值；将目标检测框的各顶点按照各顶点对应的偏移变量值进行偏移，得到四边形物体的预测顶点。这样得到的四边形物体的预测顶点，相对于相关技术而言，不受到目标检测框的边的限制，是基于目标检测框的四个顶点，来预测四边形物体顶点的偏移，即使在四边形物体倾斜超过45度或是四边形物体倾斜角度特别小时，检测效果也能保持准确与稳定。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练图像集；所述训练图像集中的各训练图像包含待检测的四边形物体，且标注有所述四边形物体的准确顶点；使用所述训练图像集对待训练的神经网络模型进行训练，得到各训练图像中的包含所述四边形物体的目标检测框，以及所述目标检测框的四个顶点对应的偏移变量值；将所述目标检测框的各顶点按照各顶点对应的偏移变量值进行偏移，得到所述四边形物体的预测顶点；计算所述四边形物体的预测顶点与准确顶点之间的回归损失值；根据所述回归损失值确定所述神经网络模型是否训练完毕；若未训练完毕，则更新所述神经网络模型的参数，重新进行训练，直至根据所述回归损失值确定所述神经网络模型训练完毕为止；其中：计算所述四边形物体的预测顶点与准确顶点之间的回归损失值包括：按照公式计算所述四边形物体的预测顶点与准确顶点之间的回归损失值；其中：A为所有的四边形框的数量，为第a个四边形框的回归损失值Lreg，为求所有的四边形框的回归损失值的总和；其中：单个四边形框的回归损失值Lreg为： 其中，X0、X1、X2、X3、Y0、Y1、Y2、Y3为所述四边形物体的准确顶点的x坐标值和y坐标值，x0、x1、x2、x3、y0、y1、y2、y3为所述四边形物体的预测顶点的x坐标值和y坐标值。
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权利要求：
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