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申请/专利权人：浙江啄云智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种违禁品检测及模型的训练方法、装置、设备、介质和产品，涉及计算机技术领域，包括：获取待训练检测模型预测的拼接样本图像中预测违禁品的预测属性信息；确定预测正确的预测违禁品作为目标违禁品，并根据各目标违禁品所属的样本图像，确定各图像训练集对应的基准违禁品；根据各图像训练集对应的违禁品特征图，以及各类型语义特征序列进行交叉注意力处理，确定各图像训练集中各类型违禁品对应的有效特征序列；确定同一类型的违禁品在不同图像训练集之间的特征序列相似度，根据特征序列相似度作为第一损失值对待训练检测模型进行训练，生成违禁品检测模型。本发明保证违禁品检测模型对不同安检设备采集的图像具有相近的检测性能。
主权项：1.一种违禁品检测模型的训练方法，其特征在于，包括：将拼接样本图像输入至待训练检测模型中，并获取所述待训练检测模型预测的所述拼接样本图像中预测违禁品的预测属性信息；其中，所述拼接样本图像由至少两个图像训练集分别包括的样本图像拼接得到，所述至少两个图像训练集分别通过不同安检设备进行图像采集得到；根据所述预测属性信息以及标准属性信息，确定预测正确的所述预测违禁品作为目标违禁品，并根据各所述目标违禁品所属的样本图像，确定各所述图像训练集分别包含的所述目标违禁品，作为各所述图像训练集分别对应的基准违禁品；其中，所述标准属性信息通过对所述拼接样本图像中标准违禁品进行人工标定确定；采集所述待训练检测模型生成的各所述基准违禁品分别对应的违禁品特征图，并根据各所述图像训练集对应的所述违禁品特征图，以及各类型语义特征序列进行交叉注意力处理，确定各所述图像训练集中各类型违禁品对应的有效特征序列；其中，所述各类型语义特征序列通过对各类型的违禁品进行自然语言处理得到；根据同一类型的违禁品在不同所述图像训练集中分别对应的有效特征序列，确定同一类型的违禁品在不同所述图像训练集之间的特征序列相似度，并根据所述特征序列相似度确定第一损失值；根据所述第一损失值对所述待训练检测模型进行训练，生成违禁品检测模型。
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权利要求：
百度查询： 浙江啄云智能科技有限公司 违禁品检测及模型的训练方法、装置、设备、介质和产品
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