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申请/专利权人：北京百度网讯科技有限公司
摘要：本公开提供了一种图像检测模型训练及图像检测方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉、深度学习等技术领域，可应用于智慧城市、智慧工业等场景。图像检测模型包括：特征提取网络和分类网络，所述分类网络包括：与非真实类别对应的第一输出节点和与真实类别对应的第二输出节点，图像检测模型训练方法包括：采用所述特征提取网络获得当前图像特征；若所述样本图像是非真实图像，获得聚类中心；基于所述聚类中心，确定所述第一模型参数；采用所述分类网络获得所述真实类别的预测值，并构建损失函数；采用所述损失函数，调整所述特征提取网络的模型参数，以及所述第二模型参数。
主权项：1.一种图像检测模型的训练方法，所述图像检测模型包括：特征提取网络和分类网络，所述分类网络包括：与非真实类别对应的第一输出节点和与真实类别对应的第二输出节点，所述方法包括：采用所述特征提取网络，对目标图像进行特征提取处理，以获得当前图像特征；所述目标图像是基于样本图像获得的；若所述样本图像是非真实图像，采用所述当前图像特征对已有图像特征进行更新处理，以获得更新后的图像特征，并对更新后的图像特征进行聚类处理，以获得聚类中心；所述聚类中心的个数与所述第一输出节点的个数相同；基于所述聚类中心，确定所述第一输出节点对应的第一模型参数；采用所述分类网络，对所述当前图像特征进行分类处理，以获得所述真实类别的预测值，并基于所述真实类别的预测值构建损失函数；采用所述损失函数，调整所述特征提取网络的模型参数，以及所述第二输出节点对应的第二模型参数。
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百度查询： 北京百度网讯科技有限公司 图像检测模型训练及图像检测方法、装置、设备和介质
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