目标检测方法、模型训练方法、装置、设备及介质.pdf
英哲****公主
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目标检测方法、模型训练方法、装置、设备及介质.pdf
本公开提供了一种目标检测方法、模型训练方法、装置、设备及介质,涉及人工智能技术领域,具体涉及计算机视觉、图像处理、深度学习等技术领域,可用于自动驾驶、智能交通等场景。其中,目标检测方法包括:获取多视角图像对应的第一鸟瞰图特征和第二鸟瞰图特征,第一鸟瞰图特征是基于多视角图像的深度信息进行特征转换得到的,第二鸟瞰图特征是基于位置编码网络对多视角图像进行特征编码得到的;对第一鸟瞰图特征和第二鸟瞰图特征进行特征耦合,得到耦合特征;基于耦合特征进行目标检测,得到多视角图像对应的目标检测结果。从而,通过对多种方式下得
模型训练方法、目标检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请实施例公开了一种模型训练方法、目标检测方法、装置、设备及存储介质,其中所述方法包括:获取带有实例级标签的第一样本和带有图像级标签的第二样本;所述第二样本是基于所述第一样本的实例级标签获取的;通过预训练的目标检测模型,确定所述第二样本中样本数据的伪标签;基于所述第一样本中样本数据的实例级标签,确定所述目标检测模型的原始检测损失;基于所述第二样本中样本数据的伪标签,确定所述目标检测模型的分类增强损失;基于所述原始检测损失和所述分类增强损失,利用所述第一样本和所述第二样本训练所述目标检测模型。
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本申请实施例涉及一种检测模型训练方法、装置、设备及存储介质,旨在提高模型的泛化能力。所述方法包括:获得多个源域样本图像和多个目标域样本图像,其中,每张源域样本图像包括预先标记的源域对象的标注框信息;将源域样本图像和目标域样本图像成对输入特征提取模型,获得该源域样本图像的第一特征图和第一检测框、该目标域样本图像的第二特征图和第二检测框;判断各特征图中的每个像素点的领域类别,得到多个第一判断结果;判断每个检测框的领域类别,得到多个第二判断结果;根据第一检测框和标注框信息,以及根据多个第一判断结果和多个第二判断
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本公开提供了一种模型训练方法、目标检测方法、装置、设备以及存储介质,涉及人工智能技术领域,具体为计算机视觉和深度学习技术领域,可应用于图像处理、图像识别等场景。具体方案为:根据训练数据,训练第一目标检测模型以获得已训练第一目标检测模型;将训练数据输入到已训练第一目标检测模型和第二目标检测模型进行目标检测,通过已训练第一目标检测模型的多个中间层提取的特征对第二目标检测模型的多个中间层进行知识蒸馏;确定第二目标检测模型针对训练数据的目标检测过程的损失函数值,根据损失函数值调整第二目标检测模型的参数,以使损失函
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本公开提供了一种模型训练方法、目标检测方法、装置、设备以及存储介质,涉及人工智能技术领域,具体为计算机视觉和深度学习技术领域,可应用于图像处理、图像识别等场景。具体方案为:获取样本图片并输入到目标检测模型,利用目标检测模型在样本图片中生成对应于子目标的预测框,确定出预测框与子标注框的第一差异结果;基于参考标注框在样本图片中确定出对应于参考目标的参考锚框,基于参考锚框的锚点生成对应于子目标的子锚框;确定出子锚框与子标注框的第二差异结果,基于第一差异结果和第二差异结果的差值,调整目标检测模型的参数。训练后得到