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摘要：本发明属于目标检测领域，具体涉及一种基于反正切微分函数边界框回归损失的目标检测方法。该方法包括以下步骤：1、获取目标图像的检测数据集，并将其划分为训练集和测试集；2、构建目标检测神经网络；3、将训练集输入至目标检测神经网络中，输出预测框；4、将真实框与预测框做TanIoU相似度计算，得到边界框回归损失LTanIoU；5、基于边界框回归损失LTanIoU，更新目标检测神经网络的梯度参数，并判断边界框回归损失LTanIoU是否满足预设条件，若是，则执行步骤6，若否，则返回步骤3，直至满足预设条件；6、将测试集输入到更新梯度参数后的目标检测神经网络中，进行并完成目标检测。本发明能够提升目标检测神经网络的平均检测精度。
主权项：1.一种基于反正切微分函数边界框回归损失的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取目标图像的检测数据集，并将该目标图像的检测数据集划分为训练集和测试集；步骤2、构建目标检测神经网络；步骤3、将训练集中的图像输入至目标检测神经网络中，通过目标检测神经网络输出目标的预测框；步骤4、将真实框与预测框做TanIoU相似度计算，得到边界框回归损失LTanIoU；步骤5、基于边界框回归损失LTanIoU，通过正反向传播更新目标检测神经网络的梯度参数，并判断边界框回归损失LTanIoU是否满足预设条件，若是，则执行步骤6，若否，则返回步骤3，将训练集中的目标图像输入至已更新梯度参数的目标检测神经网络中，直至满足预设条件；步骤6、将测试集输入到更新梯度参数后的目标检测神经网络中，进行并完成目标检测。
权利要求：
百度查询： 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种基于反正切微分函数边界框回归损失的目标检测方法
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