目标检测方法及图片检测模型的训练方法
实质审查的生效
摘要
本申请实施例提供一种目标检测方法及图片检测模型的训练方法，包括：将待检测图片输入图片检测模型中的swin网络中，通过swin网络中的线性变换模块和与线性变换模块对应的第一swin transformer模块，提取待检测图片中的多个第一特征信息，并通过swin网络中的至少一个分块合并模块以及与各分块合并模块对应的第二swin transformer模块，对多个第一特征信息进行合并与提取，得到第二特征信息；将第二特征信息输入图片检测模型中的transformer编码网络中，得到编码信息；将编码信息输入图片检测模型中的transformer解码网络中，得到待检测图片中目标的类别和位置信息。本申请提供的目标检测方法及图片检测模型的训练方法能够提高对图片中的目标进行检测的精度。
基本信息
专利标题 ：
目标检测方法及图片检测模型的训练方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114529792A
申请号 ：
CN202210151878.X
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-02-18
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张玥徐鹏谈晟盛国军
申请人 ：
海尔数字科技（上海）有限公司;海尔数字科技（青岛）有限公司;青岛海尔工业智能研究院有限公司
申请人地址 ：
上海市漕河泾开发区松江高科技园莘砖公路668号202室-77
代理机构 ：
北京同立钧成知识产权代理有限公司
代理人 ：
谢百韬
优先权 ：
CN202210151878.X
主分类号 ：
G06V10/80
IPC分类号 ：
G06V10/80 G06V10/764 G06V20/56 G06V10/82 G06T7/73 G06N3/04
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/80
申请日 : 20220218
申请日 : 20220218
2022-05-24 ：
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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