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目标检测模型构建方法、目标检测方法及相关装置
摘要文本
本公开提供了一种目标检测模型构建方法、目标检测方法及相关装置，涉及深度学习、神经网络、目标检测、自动驾驶等人工智能技术领域。该方法包括：获取从鸟瞰视角对车辆行驶周围扫描得到的样本三维点云数据，以及对样本三维点云数据中所包含目标的三维位置的标注信息；利用预设的特征提取模型提取样本三维点云数据中的特征，得到三维点云特征图；将基于三维点云特征图和标注信息构成的训练样本，依次通过编码网络和预设解码网络进行训练，得到满足训练结束条件的编码网络和解码网络；删去满足训练结束条件的解码网络中与Anchor‑Based算法对应的网络结构，得到精简解码网络；基于特征提取网络、满足训练结束条件的编码网络和精简解码网络，构建目标检测模型。
申请人信息
- 申请人:北京百度网讯科技有限公司
- 申请人地址:100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
- 发明人: 北京百度网讯科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 目标检测模型构建方法、目标检测方法及相关装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311765404.5 |
| 申请日 | 2023/12/20 |
| 公告号 | CN117746418A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G06V20/64 |
| 权利人 | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 发明人 | 燕家兴; 黄轩; 王方浩; 刘旭; 李润龙 |
| 地址 | 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层 |
专利主权项内容
1.一种目标检测模型构建方法，包括：获取从鸟瞰视角对车辆行驶周围扫描得到的样本三维点云数据，以及对所述样本三维点云数据中所包含目标的三维位置的标注信息；利用预设的特征提取模型提取所述样本三维点云数据中的特征，得到三维点云特征图；将基于所述三维点云特征图和所述标注信息构成的训练样本，依次通过编码网络和预设解码网络进行训练，得到满足训练结束条件的编码网络和解码网络；其中，所述预设解码网络同时采用无锚框Anchor-Free算法和基于锚框Anchor-Based算法同时分别计算损失，并同时使用分别计算出的损失作为损失函数一并更新解码网络的网络参数；删去满足训练结束条件的解码网络中与所述Anchor-Based算法对应的网络结构，得到精简解码网络；基于所述特征提取网络、满足所述训练结束条件的编码网络和所述精简解码网络，构建得到目标检测模型。