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申请/专利权人：华东交通大学
摘要：本发明适用于行人目标检测技术领域，提供了一种行人目标检测模型训练方法、装置及设备，包括：获取并标注行人图像形成数据集；将训练图像输入预设检测网络进行训练；根据预测与标注的信息计算模型损失，并采用反向传播算法更新网络参数。通过对YOLOv7模型进行优化，在主干特征提取网络的两个ELAN模块进行通道拼接后使用CBAM注意力机制，并将该ELAN模块的3×3卷积层替换为DCNv2可变形卷积层，检测头替换为DyHead检测头，本发明通过对YOLOv7模型进行优化后，提高了模型对合理目标、小目标、遮挡目标及重叠目标的检测性能。
主权项：1.一种行人目标检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取用于行人目标检测模型训练用的行人目标图像，并对每一所述行人目标图像进行行人目标标注，得到标注后的训练数据，形成训练数据集；将所述训练数据集当中的训练图像输入到预设的行人目标检测网络当中进行训练，所述训练图像在所述行人目标检测网络当中经过特征提取处理、特征融合处理，特征提取过程中相比原YOLOv7模型还经过了DCNv2DeformableConvNetsv2可变形卷积处理以及CBAMConvolutionalBlockAttentionModule注意力机制处理，在完成所有的特征提取工作后通过DyHeadDynamicHead动态检测头输出预测的行人目标检测信息；根据所述预测的行人目标检测信息与标注的真实行人目标检测信息，计算模型损失，并根据所述模型损失且采用反向传播算法迭代更新所述行人目标检测网络参数，最终训练得到行人目标检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东交通大学 一种行人目标检测模型训练方法、装置及设备
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