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申请/专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于RSloss的目标检测模型的训练方法及装置，该方法包括获取多个目标检测训练数据集，对多个目标检测训练数据集中的训练数据进行预处理，得到预处理数据，根据预处理数据，训练基于RSloss的Faster‑RCNN模型，得到目标检测模型，在目标检测模型基础上增加属性分支，并依据VG数据进行微调。通过在Faster‑RCNN基础上，将原有通过指定多任务超参数方式替换为基于RSloss，简化原有检测模型的复杂性，并避免因次优超参数而降低模型性能，提升了模型视觉表征能力。
主权项：1.一种基于RSloss的目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取多个目标检测训练数据集；对所述多个目标检测训练数据集中的训练数据进行预处理，得到预处理数据；根据所述预处理数据，训练基于RSloss的Faster-RCNN模型，得到所述目标检测模型；在所述目标检测模型基础上增加属性分支，并依据VG数据进行微调；其中，所述根据所述预处理数据，训练基于RSloss的Faster-RCNN模型，得到所述目标检测模型，包括：构建基于RSloss的Faster-RCNN模型的损失函数；使用基于RSloss构建的Faster-RCNN模型的损失函数，对所述预处理数据进行训练，得到所述目标检测模型；其中，所述构建基于RSloss的Faster-RCNN模型的损失函数，包括：定义RS损失函数；对所述RS损失函数进行计算；优化所述RS损失函数；将优化后的所述RS损失函数作为所述Faster-RCNN模型的损失函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州浪潮智能科技有限公司 一种基于RS loss的目标检测模型的训练方法及装置
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