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申请/专利权人：北京航星机器制造有限公司
摘要：本发明涉及一种用于安检机的图像检测模型的训练方法，属于图像检测技术领域，解决了现有技术中图像检测模型对多尺寸目标图像进行检测时误差大、精准度低的问题。所述训练方法包括：通过图像标注工具对每一个历史图像进行标注，所述历史图像数据和标注信息形成数据集；构建图像检测模型，所述图像检测模型为改进的YOLO模型，改进的YOLO模型中颈部网络采用点采样的动态上采样方法对输入的特征图进行采样，同时采用加权的方式对输入的特征图进行拼接融合；在每个训练轮次采用训练集对图像检测模型进行训练，利用验证集验证训练效果获取最优的图像检测模型。提高了训练好的图像检测模型对多尺寸目标检测的精准度。
主权项：1.一种用于安检机的图像检测模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：获取安检机保存的历史图像数据，对历史图像数据进行预处理得到预定格式的历史图像数据，通过图像标注工具对每一个历史图像进行标注，所述历史图像数据和标注信息形成数据集；构建图像检测模型，所述图像检测模型为改进的YOLO模型，改进的YOLO模型中颈部网络采用点采样的动态上采样方法对输入的特征图进行采样，同时采用加权的方式对输入的特征图进行拼接融合；将数据集划分为训练集、验证集和测试集，确定训练轮次；在每个训练轮次采用训练集对图像检测模型进行训练，利用验证集验证训练效果获取最优的图像检测模型；利用测试集对最优的图像检测模型进行测试，得到训练好的图像检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航星机器制造有限公司 一种用于安检机的图像检测模型的训练方法
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