【技术实现步骤摘要】
检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及人工智能
，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，可用于智慧城市和智能交通场景下，尤其涉及一种检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术，以及机器学习、深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
[0003]相关技术中，通常是直接利用已有教师模型在无标注数据上进行估计计算，利用已有教师模型在无标注数据上的输出和无标注数据直接训练学生模型。
技术实现思路
[0004]本公开提供了一种检测模型的训练方法、检测方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种检测模型...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种检测模型的训练方法，包括：获取样本数据，并获取参考教师模型；根据所述参考教师模型生成多个待训练教师模型，不同所述待训练教师模型不相同；将所述样本数据分别输入至所述多个待训练教师模型之中，以得到所述多个待训练教师模型分别输出的多个结果数据；根据所述样本数据、所述多个结果数据训练初始的学生检测模型，以得到目标检测模型。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取参考教师模型，包括：获取与所述样本数据对应的初始标注数据；根据所述样本数据和所述初始标注数据训练初始的教师模型，以得到所述参考教师模型。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述参考教师模型生成多个待训练教师模型，不同所述待训练教师模型不相同，包括：确定多个模型更新速率，不同所述模型更新速率不相同；分别采用所述多个模型更新速率对所述参考教师模型进行调整，以得到所述多个待训练教师模型，所述多个待训练教师模型分别对应多个权重更新速率，所述多个权重更新速率分别对应所述多个模型更新速率。4.根据权利要求1所述的方法，在所述将所述样本数据分别输入至所述多个待训练教师模型之中，以得到所述多个待训练教师模型分别输出的多个结果数据之后，还包括：根据所述多个结果数据生成目标标注数据；其中，所述根据所述样本数据、所述多个结果数据训练初始的学生检测模型，以得到目标检测模型，包括：将所述样本数据输入至所述初始的学生检测模型之中，以得到所述学生检测模型输出的预测结果数据；根据所述预测结果数据和所述目标标注数据确定模型损失值；如果所述模型损失值满足设定条件，则将训练得到的所述学生检测模型作为所述目标检测模型。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述多个结果数据生成目标标注数据，包括：确定与所述多个待训练教师模型分别对应的多个模型权重信息；根据所述多个模型权重信息分别对相应所述多个结果数据进行加权，以得到多个加权结果数据；融合所述多个加权结果数据，以得到所述目标标注数据。6.根据权利要求1所述的方法，所述多个待训练教师模型包括：第一待训练教师模型和第二待训练教师模型，其中，所述将所述样本数据分别输入至所述多个待训练教师模型之中，以得到所述多个待训练教师模型分别输出的多个结果数据，包括：将所述样本数据输入至所述第一待训练教师模型之中，以得到所述第一待训练教师模型输出的第一结果数据；将所述样本数据输入至所述第二待训练教师模型之中，以得到所述第二待训练教师模
型输出的第二结果数据，所述第一结果数据和所述第二结果数据被共同作为所述结果数据。7.一种检测方法，包括：获取待检测数据；将所述待检测数据输入至如上述权利要求1
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6任一项所述的检测模型的训练方法训练得到的目标检测模型之中，以得到所述目标检测模型输出的目标结果数据。8.一种检测模型的训练装置，包括：第一获取模块，用于获取样本数据，并获取参考教师模型；第一生成模块，用于根据所述参考教师模型生成多个待训练教师模型，不同所述待训练教师模型不相同；第一处理模块，用于将所述样本数据分别输入至所述多个待训练教师模型之中，以得到所述多个待训练教师模型分别输出的多个结果数据；训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋旻悦，谭啸，孙昊，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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