目标检测模型训练方法、目标检测方法以及电子设备
公开
摘要
本发明揭示了一种目标检测模型训练方法、目标检测方法以及电子设备，涉及目标检测领域。该方法包括：获取带有标注信息的三维点云数据；标注信息包括至少一个检测对象对应的三维真实边界框信息；将三维点云数据输入至初始检测模型，确定各检测对象对应的三维预测边界框信息；基于各检测对象对应的三维预测边界框信息以及三维真实边界框信息，计算回归损失；基于回归损失，更新初始检测模型的参数，以得到目标检测模型。使用该方法解决了三维目标检测模型训练过程中，损失函数与评估指标不匹配的问题，从而保证了目标检测模型优化方向与目标检测准确率提升的最终目标达成完全一致，提高了目标检测模型的性能。
基本信息
专利标题 ：
目标检测模型训练方法、目标检测方法以及电子设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565916A
申请号 ：
CN202210111173.5
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
詹景麟刘铁军李仁刚韩大峰
申请人 ：
苏州浪潮智能科技有限公司
申请人地址 ：
江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢
代理机构 ：
北京三聚阳光知识产权代理有限公司
代理人 ：
王娜
优先权 ：
CN202210111173.5
主分类号 ：
G06V20/64
IPC分类号 ：
G06V20/64 G06K9/62 G06V10/774
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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