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申请/专利权人：中国科学院半导体研究所
摘要：本公开实施例提供了一种对象统计模型的训练方法、对象统计方法及装置。该训练方法包括：获取训练样本数据集，其中，训练样本数据集中的训练样本包括训练图像以及训练图像的标签数据，其中，训练图像包括多个对象，对象包括动物和或植物；将训练图像输入深度神经网络模型，输出预测密度图；根据预测密度图和标签数据计算损失函数，得到损失结果；以及根据损失结果迭代地调整深度神经网络模型的网络参数，生成经训练的对象统计模型。
主权项：1.一种对象统计模型的训练方法，包括获取训练样本数据集，其中，所述训练样本数据集中的训练样本包括训练图像以及所述训练图像的标签数据，其中，所述训练图像包括多个对象，所述对象包括动物和或植物；将所述训练图像输入深度神经网络模型，输出预测密度图；根据所述预测密度图和所述标签数据计算损失函数，得到损失结果；以及根据所述损失结果迭代地调整所述深度神经网络模型的网络参数，生成经训练的所述对象统计模型；其中，所述深度神经网络模型包括特征提取层、卷积层、多个空洞卷积层、上采样层以及密度生成网络，所述深度神经网络模型不使用池化层以保留训练图像中对象的特征信息；其中，所述将所述训练图像输入所述深度神经网络模型，输出预测密度图，包括：将所述训练样本数据集输入所述特征提取层，输出第一特征图；将所述第一特征图输入多个所述空洞卷积层进行空洞计算，以增大卷积运算的感受野，从而输出第二特征图；将所述第二特征图输入卷积层，输出第三特征图；将所述第三特征图输入所述上采样层，输出第四特征图；以及将所述第四特征图输入所述密度生成网络，输出所述预测密度图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院半导体研究所 对象统计模型的训练方法、对象统计方法及装置
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