一种目标检测模型的训练方法、目标检测的方法和装置.pdf
英哲****公主
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一种目标检测模型训练方法、目标检测方法和装置.pdf
本申请实施例提供了一种目标检测模型训练方法、目标检测方法和装置,涉及深度学习技术领域,基于第一检测模型对各第一样本图像进行检测,得到各第一样本图像中对象的伪标签;获取各第一样本图像中对象的第一对象图像特征,各第二样本图像中对象的第二对象图像特征;基于各第一对象图像特征和各第二对象图像特征,从各第一样本图像中确定出待标定样本图像;基于各第一样本图像中第三样本图像中对象的伪标签、各第二样本图像中对象的真实标签、以及待标定样本图像中对象的真实标签,对待训练的第二检测模型进行模型训练,得到当前检测场景的目标检测模
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本公开提供了一种目标检测方法和目标检测模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质,涉及人工智能领域,具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域。该目标检测方法可以包括:检测视频帧序列中的待处理视频帧,得到待处理视频帧包括的目标对象的预测位置信息;响应于检测到待处理视频帧包括的目标对象不完整,获取基于视频帧序列中待处理视频帧的在前视频帧确定的目标位置信息;以及响应于获取到目标位置信息,根据目标位置信息修正预测位置信息。
目标检测模型的训练方法、目标检测方法、装置和介质.pdf
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目标检测方法、目标检测模型的训练方法、装置和设备.pdf
本公开提供了一种目标检测方法、目标检测模型的训练方法、装置、设备、介质和程序产品,涉及人工智能领域。上述目标检测方法包括:将待检测图像分片,获得N个分片图像;对所述N个分片图像提取特征,获得N个分片图像特征;将所述N个分片图像特征输入至N个Transformer模型,其中每个Transformer模型用于建立其对应输入的分片图像特征与其余至少一个分片图像特征之间的关联关系;根据所述N个Transformer模型的输出获得所述待检测图像中的至少一个目标。本公开实施例通过每个Transformer模型建立其对
一种目标检测模型的训练方法、目标检测的方法和装置.pdf
本发明公开了一种目标检测模型的训练方法、目标检测的方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取多个图像和每个图像对应的图像标签,图像标签包括图像中目标的位置和类别,根据图像获得图像对应的特征向量和位置编码向量,根据特征向量和位置编码向量获得图像对应的解码向量,采用多个图像对应的解码向量和图像标签进行训练,得到目标检测模型。然后利用该目标检测模型预测待检测图像中目标的位置和类别。该实施方式通过卷积神经网络结合自注意力机制检测图像中目标的位置和类别,提高了目标检测的精度,简化了目标检测的流