【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器学习，尤其涉及一种目标检测网络的生成方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、相关技术中的目标检测网络中的每层网络的处理方式，往往根据技术人员的经验来人工设计，这样不仅耗费人力和时间，还由于技术人员的经验参差不齐导致目标检测网络的性能难以保证。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种目标检测网络的生成方法、装置、电子设备及存储介质。
2、第一方面，本申请实施例提供一种目标检测网络的生成方法，包括：
3、根据目标权重和多层网络中每层网络的目标状态，确定所述每层网络的目标动作；
4、根据所述每层网络的目标动作，确定所述每层网络的处理方式；
5、根据所述每层网络的处理方式，生成所述目标检测网络。
6、第二方面，本申请实施例提供一种电子装置，包括：
7、确定单元，用于根据目标权重和多层网络中每层网络的目标状态，确定所述每层网络的目标动作；
8、所述确定单元，还用于根据所述每层网络的目标动作，确定所述每层网络的处理方式；
9、生成单元，用于根据所述每层网络的处理方式，生成所述目标检测网络。
10、第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，
11、所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，
12、所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述方法。
13、第四方面，本申请实施例提供一种计算机存储介质，所述
14、本申请实施例中，根据目标权重和多层网络中每层网络的目标状态，确定每层网络的目标动作；根据每层网络的目标动作，确定每层网络的处理方式；根据每层网络的处理方式，生成所述目标检测网络。如此，电子设备能够确定每层网络的处理方式，无需人工参与，从而节约了人力和时间，还能够提高目标检测网络的性能；另外，由于每层网络的处理方式，是根据目标权重和多层网络中每层网络的目标状态确定的，从而每层网络的处理方式能够根据每层网络的目标状态灵活确定，提高了每层网络的处理方式的准确性。
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1.一种目标检测网络的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标权重和多层网络中每层网络的目标状态，确定所述每层网络的目标动作，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述每层网络的第i轮状态和所述每层网络的第i轮动作，对所述第i轮权重进行更新，得到第i+1轮权重，包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第i轮动作包括以下至少之一：下采样处理、上采样处理、不进行尺寸变换处理。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述下采样处理对应的处理方式包括：通过大小为3且卷积步长为2的卷积核处理；
6.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述目标检测网络的目标下采样倍数为预先配置，或者，所述方法还包括：根据所述每层网络的目标动作，确定所述目标检测网络的目标下采样倍数；
7.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述每层网络的第i轮状态包括以下至少之一：i对应的索引、所述特征图像的数量、所述特征图像的通道数、所述特征图像的宽
8.一种电子装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1至7任一项所述方法。
...【技术特征摘要】
1.一种目标检测网络的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标权重和多层网络中每层网络的目标状态，确定所述每层网络的目标动作，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述每层网络的第i轮状态和所述每层网络的第i轮动作，对所述第i轮权重进行更新，得到第i+1轮权重，包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第i轮动作包括以下至少之一：下采样处理、上采样处理、不进行尺寸变换处理。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述下采样处理对应的处理方式包括：通过大小为3且卷积步长为2的卷积核处理；
6.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘松，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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