一种神经网络训练方法、装置、计算机设备和存储介质

摘要

本发明公开了一种神经网络训练方法、装置、计算机设备和存储介质，采用本发明的方案，在神经网络的训练过程中，可获取样本图像上的各候选区域对应的前景概率；计算候选区域与样本图像中标定的真值候选区域的重合度；根据前景概率以及重合度从候选区域中选择待使用的候选区域，根据待使用的候选区域对神经网络中当前位置之后的其它网络进行训练，前景概率表明了候选区域中存在前景的可能性，重合度表明了候选区域中包含真值候选区域的部分的多少，所以本发明在前景概率有要求的同时通过对候选区域与真值候选区域的重合度的限定，提升了待使用的候选区域中存在检测对象的可能性，提升了待使用的候选区域的数据有效性。