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申请/专利权人：浙江大华技术股份有限公司
摘要：本申请涉及一种基于目标检测的增量学习方法、装置和计算机设备，其中，该方法包括：确定第一模型和第二模型；第一模型为训练完备的目标检测模型；第二模型为按预设的权重比例冻结训练完备的目标检测模型的权重参数得到的；第一模型与第二模型的网络结构相同；以场景图像作为训练样本，对处于第一模式的第一模型和处于第二模式的第二模型进行自蒸馏学习，得到第二目标模型。通过本申请，解决了相关技术中目标检测模型在学习过程中会逐渐遗忘预训练知识，导致新场景的适配能力下降的问题，保障在学习过程中降低遗忘预训练知识，从而提高新场景的适配能力。
主权项：1.一种基于目标检测的增量学习方法，其特征在于，包括：确定第一模型和第二模型；所述第一模型为训练完备的目标检测模型；所述第二模型为按预设的权重比例冻结训练完备的所述目标检测模型的权重参数得到的；所述第一模型与所述第二模型的网络结构相同；以场景图像作为训练样本，对处于第一模式的第一模型和处于第二模式的第二模型进行自蒸馏学习，得到第二目标模型；所述第一模式为第一模型的所有权重参数固定不更新；所述第二模式为所述第二模型中冻结的所述权重参数固定不更新，未冻结的所述权重参数参与自蒸馏学习；所述场景图像包括原场景图像和目标场景图像；所述第二目标模型为最终训练完成的所述第二模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大华技术股份有限公司 基于目标检测的增量学习方法、装置和计算机设备
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