基于多阶段迁移学习的标志检测模型训练及标志检测方法

摘要

本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于多阶段迁移学习的标志检测模型训练及标志检测方法、系统、装置，旨在解决现有标志检测模型因标志样本较少导致检测准确率低的问题。本系统模型训练方法包括基于ImageNet数据集中选取的样本对标志检测模型进行预训练，得到第一模型；基于合成标志样本对第一模型进行微调训练，得到第二模型；基于真实标志样本对第二模型进行训练，得到第三模型；并将第三模型作为训练好的标志检测模型；检测方法包括获取待检测的标志图像；通过上述模型训练方法获取的标志检测模型对标志图像进行目标标志检测。本发明增加了标志样本的数量，提高了标志检测模型检测的准确率。