一种综合多阶段的难例样本挖掘方法、目标检测方法

摘要

本申请公开了一种综合多阶段的难例样本挖掘方法、目标检测方法，涉及目标检测技术领域。在难例样本挖掘阶段，具体实现方案为：利用训练集对所述模型进行训练；将训练过程中得到的不同阶段的模型在背景图像上进行前向传播，得到存在误检的图像中目标的类别和置信度；确定各类别的困难权重；计算图像的困难置信度；确定阈值，保留图像的困难置信度大于该阈值的图像；多模型难例图像融合；保存难例样本。本申请技术提高了利用深度学习方法执行目标检测任务的效率以及准确率。