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一种用于多类别垃圾场景识别的目标检测模型的训练方法

摘要

本发明提供了一种用于多类别垃圾场景识别的目标检测模型的训练方法,包括:构造基础目标检测模型;在p个卷积层中,选取连续的m个卷积层,将选中的每个卷积层均替换为空洞卷积;依次设置m个空洞卷积的孔洞率,满足任意相邻的两个空洞卷积的孔洞率的最大公约数为1,以获取优化目标检测模型;使用样本图像训练集对优化目标检测模型训练,以获取用于多类别垃圾场景识别的目标检测模型。本发明解决了现有技术中的目标检测模型因其感受野范围小,从而对具有广阔视野的场景图像存在垃圾目标检测精度低的问题,将此类场景图像作为模型输入进行垃圾识别检测,所得到的检测结果往往会出现多点位垃圾识别无效或垃圾检测误报的现象。

著录项

  • 公开/公告号CN113989498A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京文安智能技术股份有限公司;

    申请/专利号CN202111606977.4

  • 发明设计人 张志嵩;张帆;陈映;曹松;任必为;

    申请日2021-12-27

  • 分类号G06V10/25(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 100094 北京市海淀区丰豪东路9号院2号楼5单元801

  • 入库时间 2023-06-19 14:01:55

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-12

    授权

    发明专利权授予

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