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一种基于在线难例挖掘方式的检测器训练优化方法

摘要

本发明公开一种基于在线难例挖掘方式的检测器训练优化方法,将每个批次内所有图片产生的正负样本视为同一张图片产生进行汇总,并根据漏标概率选择性抛弃负样本,最后再计算每张图片的损失值以及每个批次内所有图片的平均损失值,以此作为调整网络训练参数。与现有技术相比,本发明只需要采集一批待检测场景中不含检测目标的图片,直接加入模型训练即可,不仅可以节省采集数据的人力成本,还能加速检测网络训练的收敛速度,有效提升检测器的检测效果。

著录项

  • 公开/公告号CN111598175A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京甄视智能科技有限公司;

    申请/专利号CN202010425061.8

  • 发明设计人 杨帆;王瀚洋;胡建国;白立群;

    申请日2020-05-19

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11467 北京德崇智捷知识产权代理有限公司;

  • 代理人季承

  • 地址 210000 江苏省南京市江宁区高新园龙眠大道568号

  • 入库时间 2023-12-17 11:36:58

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-28

    公开

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