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          東南大學(xué)計育寧獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學(xué)申請的專利一種目標(biāo)檢測模型的優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN115759240B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202211466680.7,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06N3/084;該發(fā)明授權(quán)一種目標(biāo)檢測模型的優(yōu)化方法是由計育寧;張萌;沈朝瑤;裴文杰;張經(jīng)緯設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-11-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種目標(biāo)檢測模型的優(yōu)化方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明涉及一種目標(biāo)檢測模型優(yōu)化方法,包括:1模型訓(xùn)練時,找出預(yù)測真實框的網(wǎng)格,2計算預(yù)測框回歸損失mSIoU,3根據(jù)IoU交并比閾值分配正負(fù)樣本,建立正樣本候選集;針對正樣本候選集內(nèi)外的預(yù)測框,計算不同的正負(fù)樣本權(quán)重,最后得到分類損失;4將回歸損失和分類損失相加得到最終的損失,使用優(yōu)化器反向傳播優(yōu)化模型。根據(jù)IoU交并比閾值分配正負(fù)樣本,建立正樣本候選集,針對候選集內(nèi)外的預(yù)測框,計算不同的正負(fù)樣本權(quán)重,最后得到分類損失,將回歸損失和分類損失相加得到最終的損失,使用優(yōu)化器反向傳播優(yōu)化模型。

          本發(fā)明授權(quán)一種目標(biāo)檢測模型的優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種目標(biāo)檢測模型優(yōu)化方法,其特征是,包括如下步驟: 1目標(biāo)檢測訓(xùn)練時找出預(yù)測真實框的網(wǎng)格; 2計算預(yù)測框回歸損失mSIoU; 3根據(jù)交并比IoU閾值分配正負(fù)樣本,建立正樣本候選集; 針對正樣本候選集內(nèi)外的預(yù)測框,計算不同的正負(fù)樣本權(quán)重,最后得到分類損失; 4將回歸損失和分類損失相加得到最終的損失,使用優(yōu)化器反向傳播優(yōu)化模型; 具體為: 步驟1中,找出預(yù)測真實框的網(wǎng)格:針對檢測模型輸出的大量預(yù)測框信息,計算真實框中心點落在哪個網(wǎng)格內(nèi),再找出中心點最近的另外三個網(wǎng)格,將這正好組成正方形的四個網(wǎng)格認(rèn)為是預(yù)測該真實框; 步驟2中,計算預(yù)測框回歸損失函數(shù)mSIoU:mSIoU由4個代價函數(shù)組成,分別優(yōu)化角度、距離、形狀以及交并比IoU; 所述優(yōu)化角度:優(yōu)化預(yù)測框B和真實框Bgt中心點連線與x軸、y軸的夾角較小者min{α,β}至0;優(yōu)化包裹住B、Bgt的最小矩形的對角線夾角γ與Bgt對應(yīng)的對角線夾角θ相等; 角度代價Anglecost為: 優(yōu)化距離:優(yōu)化預(yù)測框B和真實框Bgt中心點在x方向上的距離cw與包裹住B、Bgt的最小矩形寬dw之比為0; 優(yōu)化預(yù)測框B和真實框Bgt中心點在y方向上的距離ch與包裹住B、Bgt的最小矩形高dh之比為0; 距離代價Distancecost為: 優(yōu)化形狀:優(yōu)化預(yù)測框B的寬w和真實框Bgt的寬wgt之差與前二者較大者max{w,wgt}之比例為0;優(yōu)化預(yù)測框B的高h和真實框Bgt的高hgt之差與前二者較大者max{h,hgt}之比例為0;優(yōu)化預(yù)測框B和真實框Bgt的寬高比相等; 形狀代價Shapecost為: mSIoU由4個代價函數(shù)組成:mSIoU=IoU-Δ+Ω2,預(yù)測框回歸損失即IoU-Loss為Lbox=1-IoU+Δ+Ω2。

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