【技术实现步骤摘要】
本公开涉及图像处理，具体地，涉及一种基于业务标签的目标检测方法、系统、介质及电子设备。
技术介绍
1、图像目标检测表示在图像中检测出用户关注和定义的目标，在工业级具有非常广泛的应用和应用价值。
2、随着深度学习的不断发展，基于图像的目标检测问题得到了较大程度上的解决，大量的基于深度神经网络的各种检测方法被提出，包括ssd、faster r-cnn、yolo系列等，这些方法在图像目标检测方面通过有监督的样本学习，较大程度上解决了目标在光照、颜色、角度变化等情况下的检测问题，在公开数据集上获得了非常好的检测性能。
3、目前的深度学习，特别是图像目标检测主要依赖有监督的深度学习网络，需要一定数量的标注的数据才能实现网络模型的训练，而在具体的垂直领域，数据的标注本身存在较大问题，特别是特定的垂直领域，标注的目标或缺陷具备非常强的行业和领域知识，一般的标注人员难以胜任，需要行业专业人员进行标注，但行业专业人员在标注的过程中均基于业务理解情况对目标进行标签的标注，而非基于算法模型的能力特点来进行标注的，例如电力缺陷领域对“油...
【技术保护点】
1.一种基于业务标签的目标检测方法，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，所述对所述图像样本数据集中的样本图像进行聚类处理，确定所述样本图像的二级标签，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述图像样本数据集中的样本图像进行聚类处理，确定所述样本图像的二级标签，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待检测的图像输入所述目标检测网络模型中，确定所述待检测的图像的目标检测结果，包括：
6.根据...
【技术特征摘要】
1.一种基于业务标签的目标检测方法，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，所述对所述图像样本数据集中的样本图像进行聚类处理，确定所述样本图像的二级标签，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述图像样本数据集中的样本图像进行聚类处理，确定所述样本图像的二级标签，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待检测的图像输入所述目标检测网络...
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