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摘要：本发明涉及深度学习技术领域，提供一种模型训练及帽子检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取样本图像及样本图像对应的标签；将样本图像输入预先建立的帽子检测模型，对样本图像中人脸佩戴的帽子类型进行预测，得到预测结果；帽子检测模型包括第一特征提取网络、多个依次连接的中间特征提取网络和第二特征提取网络；每一中间特征提取网络均包括个数依次增加特征提取单元，任一中间特征提取网络的特征提取单元输出的特征图的尺寸依次减小，多个中间特征提取网络的特征提取单元输出的特征图的最小尺寸依次减小；对帽子检测模型进行训练，得到训练后的帽子检测模型。本发明在提高了检测效率的同时提高了检测的准确率。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本图像及所述样本图像对应的标签，所述标签表征所述样本图像中人脸佩戴的帽子类型；将所述样本图像输入预先建立的帽子检测模型，对所述样本图像中人脸佩戴的帽子类型进行预测，得到预测结果；其中，所述帽子检测模型包括第一特征提取网络、多个依次连接的中间特征提取网络和第二特征提取网络；每一所述中间特征提取网络均包括多个并行的特征提取单元，多个中间特征提取网络包括的特征提取单元的个数依次增加，任一所述中间特征提取网络的多个特征提取单元输出的特征图的尺寸依次减小，多个所述中间特征提取网络的特征提取单元输出的特征图的最小尺寸依次减小，所述第一特征提取网络、除最后一个所述中间特征提取网络之外的每一所述中间特征提取网络、以及所述第二特征提取网络还包括调整层，所述调整层包括权重调整层，所述权重调整层用于对输入特征图的每个特征点进行权重调整；基于所述样本图像的预测结果、所述标签和预设的损失函数对所述帽子检测模型进行训练，得到训练后的帽子检测模型。
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百度查询： 重庆紫光华山智安科技有限公司 模型训练及帽子检测方法、装置、电子设备及存储介质
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