[发明专利]用于目标检测的方法和装置在审
| 申请号： | 201810068724.8 | 申请日： | 2018-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN108470138A | 公开（公告）日： | 2018-08-31 |
| 发明（设计）人： | 李威;陈杰 | 申请（专利权）人： | 博云视觉（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京布瑞知识产权代理有限公司 11505 | 代理人： | 孟潭 |
| 地址： | 100095 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于目标检测的方法，包括：基于第一训练数据集，利用卷积神经网络进行初步训练，以获得第一训练模型，其中，第一训练数据集用于指示分别具有检测目标的M个样本图像，M为正整数；利用第一训练模型识别出N个待测图像中的K个待测图像中具有检测目标，并且输出与K个待测图像分别对应的K个检测目标识别结果，N和K为正整数；基于第二训练数据集，利用卷积神经网络对第一训练模型进行重新训练，以获得第二训练模型，其中，第二训练数据集包括第一子集，第二训练数据集还包括第一训练数据集和第二子集中的一项，第一子集与K个检测目标识别结果中错误的检测目标识别结果相关联，第二子集与M个样本图像中的背景相关联。 | ||
| 搜索关键词： | 训练数据集 训练模型 子集 待测图像 目标识别 检测 卷积神经网络 目标检测 样本图像 正整数 方法和装置 关联 输出 | ||
【主权项】：
1.一种用于目标检测的方法，其特征在于，包括：基于第一训练数据集，利用卷积神经网络进行初步训练，以获得第一训练模型，其中，所述第一训练数据集用于指示分别具有检测目标的M个样本图像，M为正整数；利用所述第一训练模型识别出N个待测图像中的K个待测图像中具有所述检测目标，并且输出与所述K个待测图像分别对应的K个检测目标识别结果，N和K为正整数；基于第二训练数据集，利用所述卷积神经网络对所述第一训练模型进行重新训练，以获得第二训练模型，其中，所述第二训练数据集包括第一子集，所述第二训练数据集还包括所述第一训练数据集和第二子集中的一项，所述第一子集与所述K个检测目标识别结果中错误的检测目标识别结果相关联，所述第二子集与所述M个样本图像中的背景相关联。
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