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公开(公告)号：CN115661542A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211388184.4
申请日：2022-11-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/25
Abstract: 本发明提供一种基于特征关系迁移的小样本目标检测模型的训练方法，所述方法包括：S1、获取训练集和支撑集，并用训练集对预训练的两阶段模型进行训练以获得初始化的目标检测基础模型和感兴趣区域调整模块；S2、采用训练集和支撑集将由经初始化的目标检测基础模型、感兴趣区域调整模块、特征提取网络、关系注意力模块、类别分类模块、检测框位置回归调整模块组成的训练模型进行多次迭代训练至收敛以获得由目标检测基础模型、感兴趣区域调整模块、特征提取网络、检测框位置回归调整模块、类别分类模块组成的最终的小样本目标检测模型。本发明提高了小样本目标检测模型对目标的定位能力，也可以在拥有对小样本类别的识别能力的同时，解决其对基类类别存在学习遗忘问题。
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