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申请/专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于预标注数据的模型训练方法、装置、电子设备及介质。其中，方法包括：将预标注数据框添加至人工标注训练数据帧，对添加后的人工标注训练数据帧进行训练；在训练过程中，根据误检数量、当前类预标注数据框的预设召回目标数和不同类预标注数据框之间的误检数量确定混淆矩阵误差率，并根据不同类预标注数据框和当前类预标注数据框的预设召回目标数确定整体误差率；根据混淆矩阵误差率和整体误差率对目标属性回归损失权重系数进行调整，以便根据调整后的权重系数计算标注数据框的损失值。如此，降低了漏检对模型训练带来的影响，缓解了预标注数据的长尾效应，还可降低模型预标注数据误检带来的影响。
主权项：1.一种基于预标注数据的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：将所述预标注数据框添加至人工标注训练数据帧情况下，对添加后的所述人工标注训练数据帧进行训练，其中，基于所述预标注数据的添加概率和所述预标注数据框添加至所述人工标注训练数据帧中的位置信息将所述预标注数据框添加至所述人工标注训练数据帧；在训练过程中，获取不同类预标注数据框之间的混淆矩阵；根据所述混淆矩阵确定其他类预标注数据框识别为当前类预标注数据框的误检数量；根据所述误检数量、所述当前类预标注数据框的预设召回目标数和所述不同类预标注数据框之间的误检数量确定所述混淆矩阵误差率，并根据所述不同类预标注数据框和所述当前类预标注数据框的预设召回目标数确定整体误差率；根据所述混淆矩阵误差率和所述整体误差率对目标属性回归损失权重系数进行调整，以便根据调整后的权重系数计算所述标注数据框的损失值，并基于所述预标注数据框的损失值在目标检测模型中进行反向传播，以及在反向传播的过程中，更新所述目标检测模型的权重参数。
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