【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种目标检测模型的训练方法、装置、电子设备以及存储介质。
技术介绍
1、通过无人机采集图像数据，进而将图像数据输入目标检测模型，以识别目标对象，是无人机应用的一种场景。为了实现精准识别，需要使用大量的图像数据训练目标检测模型。而单个无人机采集的图像数据有限，并且在一些特殊场景下，无人机采集的图像数据无法向外发出，例如：涉密机构无人机采集的图像数据就不允许共享，这样就只能够在单个无人机中使用其采集的有限的图像数据对目标检测模型进行训练，导致目标检测模型的检测精度不高。
2、目前，为了提高目标检测模型的检测精度，通常采取的方式为：使用多架无人机和一台中央服务器。中央服务器将待训练的目标检测模型发送给每架无人机。每架无人机使用其采集的历史图像数据和对应的人工识别结果训练目标检测模型，进而将候选目标检测模型的参数发送至中央服务器。中央服务器将各无人机发送的目标检测模型的参数聚合，再将聚合后的目标检测模型发送至各无人机。各无人机与中央处理器反复执行上述过程，直到目标检测模型的最后一轮训练完成为止。这样，就得...
【技术保护点】
1.一种目标检测模型的训练方法，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，所述从多个分布式处理节点中确定聚合节点，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述聚合节点聚合每个候选目标检测模型中的参数，并基于聚合后的参数更新每个候选目标检测模型，得到目标检测模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述聚合节点聚合每个候选目标检测模型中的参数之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在每个处理节点中，对每个候选目标检测模型进行准确
【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，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多个分布式处理节点中确定聚合节点，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述聚合节点聚合每个候选目标检测模型中的参数，并基于聚合后的参数更新每个候选目标检测模型，得到目标检测模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述聚合节点聚合每个候选目标检测模型中的参数之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在每个处理节点中，对每个候选目标检测模型进行准确性验证，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在每个处理节点中，对每个候选目标检测模型进行准确性验证，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到目标检测模型之后，所述方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯少栋，荀智德，陈龙，左金鑫，王丽新，宋宏钊，赵鑫，李慧勋，张龙，姜洪溥，郭亿鸿，李环，
申请(专利权)人：奇安信网神信息技术北京股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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