目标检测模型的训练方法、课堂行为检测方法及相关设备

摘要

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种目标检测模型的训练方法、课堂行为检测方法及相关设备。所述目标检测模型的训练方法包括：基于中心网络CenterNet构建初始网络模型；通过所述初始网络模型处理样本图像，获得所述样本图像中的每个目标对象的类别和中心点位置，并根据所述中心点位置进行单维度回归获得每个所述目标对象的检测框信息；根据包括多张所述样本图像的样本图像集，以包含分类损失、检测框偏移损失和中心点偏移损失的多任务损失函数为约束条件控制所述初始网络模型的训练，获得目标检测模型。本发明基于CenterNet，通过改进回归过程和损失函数，能够有效提升目标检测模型的训练效率，提高目标检测精度。