车辆检测模型训练方法、设备、存储介质及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆检测模型训练方法、设备、存储介质及装置，涉及车辆辅助驾驶技术领域。本发明专利技术在对车辆终端搭载的车辆检测模型进行训练时，通过教师模型监督学生模型的训练过程，实现迁移学习，在学生模型收敛后，获得车辆检测模型。由于教师模型相比学生模型具有更高的检测精度，从而提高了学生模型的检测精度。同时，也保留了学生模型自身的速度快的优势，使得最终的车辆检测模型能够兼顾速度与精度。从而使得车辆终端在通过车辆检测模型进行识别时，具体较高的速度与精度。具体较高的速度与精度。具体较高的速度与精度。

【技术实现步骤摘要】
车辆检测模型训练方法、设备、存储介质及装置


[0001]本专利技术涉及车辆辅助驾驶
，尤其涉及一种车辆检测模型训练方法、设备、存储介质及装置。

技术介绍

[0002]在汽车的辅助功能中，最常见的是车辆碰撞预警。而在车辆碰撞预警中的第一步就是车辆检测。为了精确的测出前方车辆的位置信息，需要及时地、精准地预测出前方车辆的在视频画面中的位置。因此，如何提高在车辆终端对行车图像检测的精度和速度，在辅助行车中是一个需要不断突破的技术问题。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种车辆检测模型训练方法、设备、存储介质及装置，旨在提高在车辆终端对行车图像检测的精度和速度。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种车辆检测模型训练方法，所述车辆检测模型训练方法包括以下步骤：
[0006]通过预设学生检测模型对车辆样本图像进行识别，获得第一特征；
[0007]通过预设教师检测模型对所述车辆样本图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆检测模型训练方法，其特征在于，所述车辆检测模型训练方法包括以下步骤：通过预设学生检测模型对车辆样本图像进行识别，获得第一特征；通过预设教师检测模型对所述车辆样本图像进行识别，获得第二特征；根据预设蒸馏损失函数计算所述第一特征与所述第二特征之间的损失参数；根据所述损失参数更新所述预设学生检测模型中的待训练参数，以对所述学生检测模型进行训练，获得车辆检测模型。2.如权利要求1所述的车辆检测模型训练方法，其特征在于，所述第一特征包括第一输出特征图和第一分布热力图，所述第二特征包括第二输出特征图和第二分布热力图，所述根据预设蒸馏损失函数计算所述第一输出特征与所述第二输出特征之间的损失参数，包括：根据预设蒸馏损失函数计算所述第一输出特征图与所述第二输出特征图之间的特征图损失参数；根据所述预设蒸馏损失函数计算所述第一分布热力图与所述第二分布热力图之间的热力图损失参数；根据所述特征图损失参数以及所述热力图损失参数确定损失参数。3.如权利要求2所述的车辆检测模型训练方法，其特征在于，所述根据所述特征图损失参数以及所述热力图损失参数确定损失参数，包括：获取所述车辆样本图像的预设特征标记信息；根据预设真实损失函数计算所述第二分布热力图与所述预设特征标记信息之间的真实损失参数；根据所述特征图损失参数、所述热力图损失参数以及所述真实损失参数确定损失参数。4.如权利要求2所述的车辆检测模型训练方法，其特征在于，分布热力图包括分类热力图、回归框宽高热力图以及中心偏移热力图；所述根据所述预设蒸馏损失函数计算所述第一分布热力图与所述第二分布热力图之间的热力图损失参数，包括：根据所述预设蒸馏损失函数计算第一分类热力图与第二分类热力图之间的分类损失参数；根据所述预设蒸馏损失函数计算第一回归框宽高热力图与第二回归框宽高热力图之间的回归框损失参数；根据所述预设蒸馏损失函数计算第一中心偏移热力图与第二中心偏移热力图之间的中心偏移损失参数；根据所述分类损失参数、所述回归框损失参数以及所述中心偏移损失参数确定热力图损失参数。5.如权利要求1所述的车辆检测模型训练方法，其特征在于，所述通过预设学生检测模型对车辆样本图像进行识别，获得第...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡传锐，
申请(专利权)人：北京鸿享技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：