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申请/专利权人：咪咕文化科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本发明提供了一种模型训练方法、行人检测方法、电子设备及可读存储介质，属于计算机视觉技术领域，所述模型训练方法包括：采集行人图像数据，并利用所述行人图像数据构建训练数据集；使用所述训练数据集，对基于YOLOV3神经网络的目标检测模型进行训练，得到行人检测模型；其中，所述目标检测模型包括特征提取网络和多尺度特征融合的网络，所述多尺度特征融合的网络利用高斯可形变卷积网络形成。本发明实施例中，利用高斯可形变卷积网络对模型进行训练，能够得到具有较强泛化能力和鲁棒性的行人检测模型，从而避免了行人检测模型在行人遮挡场景中的行人检测发生误检或漏检，提高了行人检测模型检测的准确性。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：采集行人图像数据，并利用所述行人图像数据构建训练数据集；使用所述训练数据集，对基于YOLOV3神经网络的目标检测模型进行训练，得到行人检测模型；其中，所述目标检测模型包括特征提取网络和多尺度特征融合的网络，所述多尺度特征融合的网络利用高斯可形变卷积网络形成；所述特征提取网络为利用弱语义分割网络形成的darknet-53网络；所述高斯可形变卷积网络是通过改进可形变卷积获得的，所述高斯可形变卷积网络包括：第一卷积层、第二卷积层和第三卷积层，所述第一卷积层和所述第二卷积层的输入端均与所述高斯可形变卷积网络的输入端连接，所述第一卷积层的输出端与所述弱语义分割网络的输入端连接，所述第二卷积层的输出端与所述第三卷积层的输入端连接，所述第一卷积层和所述第三卷积层采用3*3卷积核，所述第二卷积层采用1*1卷积核，其中，所述弱语义分割网络用于辅助所述高斯可形变卷积网络进行训练。
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百度查询： 咪咕文化科技有限公司 中国移动通信集团有限公司 模型训练方法、行人检测方法、电子设备及可读存储介质
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