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申请/专利权人：江苏有熊安全科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于Adam算法改进的烟火检测模型优化方法和装置，涉及深度学习图像技术领域。方法包括：基于收集到的目标图像视频数据构建原始数据集，并对原始数据集进行数据处理得到目标数据集；对目标数据集进行标注，并按预设比例划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；将调整后的Warmup策略和调整后的余弦退火策略引入到传统Adam算法中，并设定预设处理策略，得到改进后的Adam算法，使用改进后的Adam算法对烟火检测模型进行优化；利用训练数据集、验证数据集和测试数据集，对优化后的烟火检测模型进行训练及性能评估。本发明优化后的烟火检测模型在处理复杂场景和具有挑战性的图像时具有更高的效率和准确性。
主权项：1.一种基于Adam算法改进的烟火检测模型优化方法，其特征在于，包括：基于收集到的目标图像视频数据构建原始数据集，并对所述原始数据集进行数据处理得到目标数据集；对所述目标数据集进行标注，并按预设比例划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；将调整后的Warmup策略和调整后的余弦退火策略引入到传统Adam算法中，并设定预设处理策略，得到改进后的Adam算法，并使用所述改进后的Adam算法对烟火检测模型进行优化；利用所述训练数据集、验证数据集和测试数据集，对优化后的烟火检测模型进行训练、测试以及性能评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏有熊安全科技有限公司 基于Adam算法改进的烟火检测模型优化方法和装置
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