一种目标检测模型的训练方法技术

本申请公开了一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取预先训练的第一模型与第二模型，所述第一模型包括处理模块，其中，所述处理模块包括DWConv以及PWConv，所述第二模型包括VGG16模块；根据所述第一模型与所述第二模型，确定出初始的目标检测模型；根据第一数据集训练所述初始的目标检测模型，确定出符合条件的目标检测模型。本申请实施例通过第一模型与第二模型构建目标检测模型，优化目标检测模型的大小，使得目标检测模型可以更好的部署在外部设备中，完成目标检测任务。

【技术实现步骤摘要】
一种目标检测模型的训练方法
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种目标检测模型的训练方法。
技术介绍
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。在现有技术中，目标检测虽然已经取得了重大突破，但现有的目标检测模型比较大，不利于部署在运行内存较小的设备中。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种目标检测模型的训练方法，用于解决现有的目标检测模型比较大，不利于部署在运行内存较小设备中的问题。本申请实施例采用下述技术方案：本申请实施例提供一种目标检测模型的训练方法，所述方法包括：获取预先训练的第一模型与第二模型，所述第一模型包括处理模块，其中，所述处理模块包括DWConv以及PWConv，所述第二模型包括VGG16模块；根据所述第一模型与所述第二模型，确定出初始的目标检测模型；根据第一数据集训练所述初始的目标检测模型，确定出符合条件的目标检测模型。...

【技术保护点】
1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取预先训练的第一模型与第二模型，所述第一模型包括处理模块，其中，所述处理模块包括DWConv以及PWConv，所述第二模型包括VGG16模块；/n根据所述第一模型与所述第二模型，确定出初始的目标检测模型；/n根据第一数据集训练所述初始的目标检测模型，确定出符合条件的目标检测模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
获取预先训练的第一模型与第二模型，所述第一模型包括处理模块，其中，所述处理模块包括DWConv以及PWConv，所述第二模型包括VGG16模块；
根据所述第一模型与所述第二模型，确定出初始的目标检测模型；
根据第一数据集训练所述初始的目标检测模型，确定出符合条件的目标检测模型。


2.根据权利要求1所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，获取预先训练的所述第一模型与所述第二模型之前，所述方法还包括：
构建初始的第一模型；
根据第二数据集训练所述初始的第一模型，确定出符合条件的第一模型。


3.根据权利要求2所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述第一模型包括卷积层、池化层以及全连接层，其中，所述第一模型的卷积层包括卷积模块与多个处理模块。


4.根据权利要求3所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述卷积模块包括多个3x3Conv；所述处理模块包括多个3x3DWConv与多个1x1PWConv。


5.根据权利要求4所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述处理模块的处理过程具体包括:
接收预设尺寸的图片，将所述图片输入至3个3X3的DWConv进行卷积操作，得到第一特征图；
对所述第一特征图使用32个1X1的PWConv进行卷积操作，得到第二特征图；
对所述第二特征图使用...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯落落，李锐，金长新，
申请(专利权)人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37