【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标检测，尤其涉及一种模型训练方法、目标检测方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
1、工业质检场景中存在着有监督数据稀缺、对检测精度要求高，以及数据与语义信息关联不足等问题。获取大规模的高质量有监督数据是困难且成本高昂，而工业瑕疵检测对精度和可靠性要求极高，传统方法在适应复杂工业场景、避免过拟合和提升泛化能力方面存在限制，同时现有目标检测方法缺乏对目标的语义理解和利用语义信息指导预测过程，特别是在数据稀缺情况下这一问题更为突出。
技术实现思路
1、本申请提供一种模型训练方法、目标检测方法、装置、电子设备及介质，用以解决如何在不增加有监督数据的情况下提高目标检测精度的问题。
2、第一方面，本申请提供一种模型训练方法，所述方法包括：
3、获取待训练的目标检测模型、训练集以及目标检测标签，并利用预设的特征提取模型对所述训练集进行特征提取以得到图像特征，所述目标检测标签包括描述文本，所述描述文本包括目标的类别描述和所述类别描述在图像中的位置；
4、将...
【技术保护点】
1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的模型训练方法，其特征在于，所述在训练阶段使用所述语言模块辅助所述目标检测模型学习高阶语义信息的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的模型训练方法，其特征在于，所述目标检测模型包括分类模块、预测模块和回归模块，所述在训练阶段使用所述语言模块辅助所述目标检测模型学习高阶语义信息的步骤还包括：
5.根据权利要求4所述的模型训练方法，其特征在于，所述在训练阶段使用所述语言模块辅助所述目标检测...
【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的模型训练方法，其特征在于，所述在训练阶段使用所述语言模块辅助所述目标检测模型学习高阶语义信息的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的模型训练方法，其特征在于，所述目标检测模型包括分类模块、预测模块和回归模块，所述在训练阶段使用所述语言模块辅助所述目标检测模型学习高阶语义信息的步骤还包括：
5.根据权利要求4所述的模型训练方法，其特征在于，所述在训练阶段使用所述语言模块辅助所述目标检测模型学习高阶语义信息的步骤还包括：
6.根据权利要求4所述的模型训练方法，其特征在于，所述将所述预测模块的输出结果与对应的类别特征向量输入至所述位置编码器，以生成融合位置信息的新向量的步骤包括：
7.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：马骥腾，王啸天，陈茂东，程大龙，魏思，殷保才，殷兵，胡国平，
申请(专利权)人：科大讯飞华南人工智能研究院广州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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