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申请/专利权人：马上消费金融股份有限公司
摘要：本申请实施例提供了半监督目标检测模型的训练、目标检测方法及装置，先基于样本图像数据集进行实例平衡采样，得到第一样本图像集合；并基于第一样本图像集合对初始目标检测模型中第一参数集进行迭代训练，得到第一目标检测模型；然后基于样本图像数据集进行类别平衡采样，得到第二样本图像集合；并基于第二样本图像集合对第一目标检测模型中第二参数集进行迭代训练，得到第二目标检测模型；最后基于第二目标检测模型确定最终的半监督目标检测模型；这样将整个训练过程拆分为两个训练阶段，且在不同训练阶段的图像样本采样方式和参数学习侧重点均有所不同，从而使得最终训练得到的目标检测模型能够同时确保对大类别和小类别的目标检测准确度。
主权项：1.一种半监督目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本图像数据集；其中，所述样本图像数据集包括N个无标签样本图像和M个有标签样本图像，N、M均为大于1的整数；基于所述N个无标签样本图像和所述M个有标签样本图像进行实例平衡采样处理，得到第一样本图像集合；基于所述第一样本图像集合对初始目标检测模型中第一参数集进行迭代训练，得到第一目标检测模型；其中，所述初始目标检测模型包括表征学习网络和目标检测网络，所述第一参数集包括所述表征学习网络的网络参数和所述目标检测网络的网络参数；基于所述N个无标签样本图像和所述M个有标签样本图像进行类别平衡采样处理，得到第二样本图像集合；其中，所述第二样本图像集合包括m个初始样本图像子集，所述初始样本图像子集包括属于任一预设类别的n个初始样本图像，m表示预设类别的数量，m、n均为大于1的整数；基于所述第二样本图像集合对所述第一目标检测模型中第二参数集进行迭代训练，得到第二目标检测模型；其中，所述第二参数集包括所述目标检测网络的网络参数；基于所述第二目标检测模型确定用于图像识别的半监督目标检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 马上消费金融股份有限公司 半监督目标检测模型的训练、目标检测方法及装置
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