【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，特别是涉及一种目标检测模型训练方法、目标检测方法及设备。
技术介绍
1、目标检测是计算机视觉任务里的一项基础且具有挑战性的任务，是学术界的研究热点和工业界的应用热点，在智慧交通、安防监控、工业检测等场景得到广泛应用。
2、由于基于深度学习的目标检测技术速度快，精度高，迭代成熟，因此目前市面上应用的绝大多数目标检测技术都是基于深度学习的方法。然而，基于深度学习的方法需要针对待检测的目标类别，采集大量包含该目标类别的图像并进行目标框标注，最后才能将标注后的图像数据用于训练目标检测模型。其中，采集和标注的过程十分耗费人力物力和时间，使得图像样本不够丰富，部分类别的图像样本数量较少，导致训练得到的目标检测的通用性较差。
技术实现思路
1、本申请至少提供一种目标检测模型训练方法、目标检测方法及设备。
2、本申请第一方面提供了一种目标检测模型训练方法，方法包括：获取未标记有样本标签的候选样本图像集合，以及获取预训练神经网络模型；其中，预训练神经网络模型是基于...
【技术保护点】
1.一种目标检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述基准样本图像对的真实类别判定结果和所述基准样本图像对的相似度，确定相似度判定阈值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述相似样本图像对所对应的相似度分布特征，确定所述相似度判定阈值，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相似度判定阈值包括相似判定阈值范围；所述利用所述相似度判定阈值从所述候选样本图像集合中选取出含有相似类别目标的候选样本图像，包括：
5.根据权利要求4...
【技术特征摘要】
1.一种目标检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述基准样本图像对的真实类别判定结果和所述基准样本图像对的相似度，确定相似度判定阈值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述相似样本图像对所对应的相似度分布特征，确定所述相似度判定阈值，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相似度判定阈值包括相似判定阈值范围；所述利用所述相似度判定阈值从所述候选样本图像集合中选取出含有相似类别目标的候选样本图像，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述相似度...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋伟，张品品，孙鹤，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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