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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112906732A(43)申请公布日2021.06.04(21)申请号202011641373.9(22)申请日2020.12.31(71)申请人杭州旷云金智科技有限公司地址311121浙江省杭州市余杭区余杭街道文一西路1818-2号1幢5层502室申请人北京迈格威科技有限公司(72)发明人刘松涛葛政(74)专利代理机构北京润泽恒知识产权代理有限公司11319代理人王婷婷(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图2页(54)发明名称目标检测方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本申请实施例提供了目标检测网络训练方法、装置,该方法包括:接收待检测图像;用经训练的目标检测网络检测待检测图像中的目标;目标检测网络通过如下方式训练:标注训练图像中各目标的种类和/或位置;基于训练图像对应的各检测点位与各目标的候选匹配关系,计算候选匹配关系下训练图像对应的总损失;确定使总损失取小值的优选匹配关系,优选匹配关系为候选匹配关系中的一种;根据优选匹配关系对应的总损失更新目标检测网络的权重,得到经训练的目标检测网络;其中,匹配关系用于表征某检测点位是否应该用于检测某目标。CN112906732ACN112906732A权利要求书1/2页1.一种目标检测方法,其特征在于,所述方法包括:接收待检测图像;用经训练的目标检测网络检测所述待检测图像中的目标;其中,所述目标检测网络通过如下方式训练:标注训练图像中各目标的种类和/或位置;基于所述训练图像对应的各检测点位与各目标的候选匹配关系,计算所述候选匹配关系下所述训练图像对应的总损失;确定使所述总损失取小值的优选匹配关系,所述优选匹配关系为所述候选匹配关系中的一种;根据所述优选匹配关系对应的总损失更新目标检测网络的权重,得到经训练的目标检测网络;其中,匹配关系用于表征某检测点位是否应该用于检测某目标。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述匹配关系包括匹配和不匹配,匹配用于表征某检测点位应该用于检测某目标,不匹配用于表征某检测点位不应该用于检测某目标。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,匹配关系还包括忽略关系,忽略关系用于表征不关心某检测点位是否应该用于检测某目标。4.根据权利要求1‑3中任一项所述的方法,其特征在于,所述检测点位为锚点框;以及基于所述训练图像对应的各检测点位与各目标的候选匹配关系,计算所述候选匹配关系下所述训练图像对应的总损失包括:对于每一个候选匹配关系,基于所述候选匹配关系进行总损失计算,得到所述候选匹配关系下所述训练图像对应的总损失,基于所述候选匹配关系进行总损失计算包括:对于每一个锚点框,计算所述候选匹配关系下所述锚点框对应的损失,其中,若所述候选匹配关系表征所述锚点框应该用于检测某个目标,所述候选匹配关系下所述锚点框对应的损失为所述锚点框在所述目标上的损失,若对于每一个目标,所述候选匹配关系表征所述锚点框不应该用于检测所述目标,所述候选匹配关系下所述锚点框对应的损失为所述锚点框在背景上的损失;计算所述候选匹配关系下每一个锚点框对应的损失的加权和,得到所述候选匹配关系下所述训练图像对应的总损失,其中,锚点框在目标上的损失的权重为第一预设权重,锚点框在背景上的损失的权重为第二预设权重。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,第一预设权重和第二预设权重相同。6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述锚点框在目标上的损失为所述锚点框与所述目标的标注数据中的标注类型的分类损失与所述锚点框与所述目标的标注数据中的标注框的回归损失之和。7.一种目标检测网络训练装置,其特征在于,所述装置包括:接收单元,被配置为接收待检测图像;检测和预训练单元,被配置为用经训练的目标检测网络检测所述待检测图像中的目标;其中,所述目标检测网络通过如下方式训练:标注训练图像中各目标的种类和/或位置;基于所述训练图像对应的各检测点位与各目标的候选匹配关系,计算所述候选匹配关系下所述训练图像对应的总损失;确定使所述总损失取小值的优选匹配关系,所述优选匹配关2CN112906732A权利要求书2/2页系为所述候选匹配关系中的一种;根据所述优选匹配关系对应的总损失更新目标检测网络的权重,得到经训练的目标检测网络;其中,匹配关系用于表征某检测点位是否应该用于检测某目标。8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述检测点位为锚点框;检测和预训练单元进一步被配置为对于每一个候选匹配关系,基于所述候选匹配关系进行总损失计算,得到所述候选匹配关系下所述训练图像对应的总损失,基于所述候选匹配关系进行总损失计算包括:对于每一个锚点框,计算所述候选匹配关系下所述锚点框对应的损失,其中,若所述候选匹