[发明专利]目标检测方法、目标检测系统、装置及可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201910919207.1 申请日: 2019-09-26
公开(公告)号: CN110705627A 公开(公告)日: 2020-01-17
发明(设计)人: 黄安埠 申请(专利权)人: 深圳前海微众银行股份有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 44287 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 代理人: 王韬
地址: 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 目标检测 客户端 损失函数 聚合 服务器 可读存储介质 目标检测系统 待检测样本 服务器发送 初始检测 模型参数 模型确定 训练样本 影响目标 计算量 发送 传输 检测
【权利要求书】:

1.一种目标检测方法,应用于目标检测系统,所述目标检测系统包括服务器和多个客户端,其特征在于,所述目标检测方法包括以下步骤:

所述客户端基于训练样本和初始检测模型,确定目标检测模型和损失函数列表;

所述客户端基于所述损失函数列表确定所述目标检测模型对应的所需参数;

所述客户端发送所述所需参数至所述服务器,以使所述服务器发送最终目标检测模型至所述客户端;

所述客户端基于所述最终目标检测模型确定待检测样本对应的目标检测结果。

2.如权利要求1所述的目标检测方法,其特征在于,所述客户端基于所述损失函数列表确定所述目标检测模型对应的所需参数的步骤包括:

所述客户端基于所述损失函数列表计算RPN层损失函数对应的第一差值和目标检测层损失函数对应的第二差值,其中,所述第一差值为损失函数列表中最大的RPN层损失函数值与最小的RPN层损失函数值的差,所述第二差值为损失函数列表中最大的目标检测层损失函数值与最小的目标检测层损失函数值的差;

所述客户端基于所述第一差值和所述第二差值确定所述目标检测模型对应的所需参数。

3.如权利要求2所述的目标检测方法,其特征在于,所述客户端基于所述第一差值和所述第二差值确定所述目标检测模型对应的所需参数的步骤包括:

在所述第一差值大于所述第二差值时,所述客户端将所述第一差值与所述第二差值相减,得到第三差值;

在所述第三差值大于或者等于预设值时,所述客户端将所述目标检测模型中的RPN层参数作为所需参数;

在所述第三差值小于预设值时,所述客户端将所述目标检测模型中的RPN层参数和目标检测层参数作为所需参数。

4.如权利要求2所述的目标检测方法,其特征在于,所述客户端基于所述第一差值和所述第二差值确定所述目标检测模型对应的所需参数的步骤,还包括:

在所述第二差值大于所述第一差值时,所述客户端将所述第二差值与所述第一差值相减,得到第四差值;

在所述第四差值大于或者等于预设值时,所述客户端将所述目标检测模型中的目标检测层参数作为所需参数;

在所述第四差值小于预设值时,所述客户端将所述目标检测模型中的RPN层参数和目标检测层参数作为所需参数。

5.如权利要求1所述的目标检测方法,其特征在于,所述客户端发送所述所需参数至所述服务器,以使所述服务器发送最终目标检测模型至所述客户端的步骤之后,还包括:

所述服务器在接收到各个客户端发送的所需参数时,确定所述各个所需参数对应的参数类型,其中,所述参数类型包括RPN层参数和目标检测层参数;

所述服务器基于所述所需参数确定各个参数类型对应的参数均值,基于所述参数均值确定所述最终目标检测模型对应的参数。

6.如权利要求1至5中任一项所述的目标检测方法,其特征在于,所述初始检测模型为Faster R-CNN模型,所述Faster R-CNN模型包括RPN层和目标检测层,所述客户端基于训练样本和初始检测模型,确定目标检测模型和损失函数列表的步骤包括:

所述客户端基于所述训练样本训练所述初始检测模型,获取所述初始检测模型对应的RPN层损失函数和所述初始检测模型对应的目标检测层损失函数;

所述客户端基于所述RPN层损失函数和所述目标检测层损失函数生成所述损失函数列表;

所述客户端判断所述初始检测模型是否收敛;

若所述初始检测模型收敛,所述客户端确定所述初始检测模型为所述目标检测模型。

7.如权利要求6所述的目标检测方法,其特征在于,所述客户端判断所述初始检测模型是否收敛的步骤之后,还包括:

若所述初始检测模型不收敛,所述客户端更新所述初始检测模型的模型参数;

基于更新后的所述模型参数,更新所述初始检测模型,并继续执行所述客户端基于所述训练样本训练所述初始检测模型,获取所述初始检测模型对应的RPN层损失函数和所述初始检测模型对应的目标检测层损失函数的步骤。

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