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申请/专利权人：阿里巴巴(中国)有限公司
摘要：本说明书实施例提供对象检测模型训练方法以及对象检测方法，该训练方法包括将图像训练样本输入对象检测模型的至少两个网络层的特征提取网络进行特征处理，获得图像训练样本在目标网络层的初始图像特征；将初始图像特征经过目标网络层对应的残差网络进行特征处理，获得图像训练样本在目标网络层的目标图像特征；将目标图像特征输入目标网络层对应的检测头进行预测，获得图像训练样本在目标网络层的预测结果；根据图像训练样本在所述至少两个网络层的预测结果、以及图像训练样本对应的样本标签，训练对象检测模型。该方法可用于图像及视频检测等领域通过在不同网络层中加入残差网络进行特征提取，提高小尺寸目标对象的检出率,提升图像的检测效果。
主权项：1.一种对象检测模型训练方法，包括：将图像训练样本输入对象检测模型的至少两个网络层的特征提取网络进行特征处理，获得所述图像训练样本在目标网络层的初始图像特征，其中，所述目标网络层为所述至少两个网络层的任意一层；将所述初始图像特征经过所述目标网络层对应的残差网络进行特征处理，获得所述图像训练样本在所述目标网络层的目标图像特征，其中，所述至少两个网络层中不同的网络层对应不同数量的残差网络，所述残差网络的数量随网络层的层级程度越深而减少，用于提取特征；将所述目标图像特征输入所述目标网络层对应的检测头进行预测，获得所述图像训练样本在所述目标网络层的预测结果；根据所述图像训练样本在所述至少两个网络层的预测结果、以及所述图像训练样本对应的样本标签，训练所述对象检测模型。
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权利要求：
百度查询： 阿里巴巴(中国)有限公司 对象检测模型训练方法以及对象检测方法
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