【技术实现步骤摘要】
本申请主要涉及目标检测，特别是涉及一种目标检测模型的训练方法、训练装置以及存储介质。
技术介绍
1、随着深度学习领域的快速发展，目标检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，各种高性能目标检测网络结构相继提出，但随着检测精度的提升，模型也越来越大，而轻量化的模型往往存在精度难以提升的问题。
2、在各种实际应用场景中，如移动机器人、安防监控等，常用的大规模参数的检测模型受限于移动边缘平台的设备计算资源、存储资源、运行速度有限等问题，可行性不高，部署存在困难，难以落地。普遍存在精度高的模型需要计算资源、存储资源过大，推理速度慢的问题。不少研究致力于解决模型大小的问题，例如目前对模型进行压缩以解决模型大小问题的方法主要有：直接使用轻量化网络、对模型进行剪枝、对模型进行知识蒸馏，但仍存在模型依然不小，对所需计算资源与存储资源考虑不足、移动端设备实际部署困难等问题。
技术实现思路
1、本申请的是主要目的是提出一种目标检测方法、训练装置以及存储介质，能够使目标检测模型兼具轻量化和高性能的优
2、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括：
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，所述根据样本图像对所述学生模型和多个所述候选教师模型进行训练，以在多个所述候选教师模型中选择目标教师模型，包括：
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，所述在多个所述教师模型中选择多个参考教师模型，包括：
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，所述策略函数公式为：
5.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，所述根据样本图像对所述学生模型和多个所述参考...
【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，包括：
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，所述根据样本图像对所述学生模型和多个所述候选教师模型进行训练，以在多个所述候选教师模型中选择目标教师模型，包括：
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，所述在多个所述教师模型中选择多个参考教师模型，包括：
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，所述策略函数公式为：
5.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，所述根据样本图像对所述学生模型和多个所述参考教师模型进行训练，以在多个所述参考教师模型中选择目标教师模型，包括：
6.根据权利要求5所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述利用所述学生模型对多个所述输出结果进行评价，以得到多个所述参考教师模型的评价结果，包括：
7.根据权利要求6所述的目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述学...
【专利技术属性】
技术研发人员：张诚成，郑嘉俊，马子昂，
申请(专利权)人：杭州华橙软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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