一种模型训练的方法、图像检测的方法及装置

    公开(公告)号:CN113887608A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202111143124.1

    申请日:2021-09-28

    Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、图像检测的方法及装置,首先,获取样本图像。其次,将样本图像输入到待训练的预测模型,确定样本图像中涉及指定目标物的至少一个候选图像区域以及原始特征。而后,筛选出包含其他目标物的待处理区域,并根据其他目标物的图像在待处理区域中的位置,得到待处理区域对应的补偿特征。最后,根据待处理区域对应的补偿特征以及其他候选图像区域对应的原始特征,得到目标物检测结果,并以最小化目标检测结果与样本图像中针对指定目标物的标签信息之间的偏差为优化目标,对预测模型进行训练。本方法可以在确定指定目标物所在区域时,避免将其他目标物所在区域检测为指定目标物区域,提高了预测模型的识别准确率。

    一种模型训练的方法、图像检测的方法及装置

    公开(公告)号:CN113887608B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202111143124.1

    申请日:2021-09-28

    Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、图像检测的方法及装置,首先,获取样本图像。其次,将样本图像输入到待训练的预测模型,确定样本图像中涉及指定目标物的至少一个候选图像区域以及原始特征。而后,筛选出包含其他目标物的待处理区域,并根据其他目标物的图像在待处理区域中的位置,得到待处理区域对应的补偿特征。最后,根据待处理区域对应的补偿特征以及其他候选图像区域对应的原始特征,得到目标物检测结果,并以最小化目标物检测结果与样本图像中针对指定目标物的标签信息之间的偏差为优化目标,对预测模型进行训练。本方法可以在确定指定目标物所在区域时,避免将其他目标物所在区域检测为指定目标物区域,提高了预测模型的识别准确率。

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