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本发明提供了基于样本概率的训练样本随机选择深度学习方法,属于信息技术领域;用于深度学习多类目标检测的标注数据中的多类目标数量通常是不均衡的;为解决此问题,本发明在深度学习多类目标检测框架中调整每个批次样本出现的概率,使得每一类别目标的出现数量尽可能接近,同时保持有目标正样本和无目标负样本训练样本数量维持一个合理的比例,从而整体提高训练模型的目标检测精度;本发明中的方法,能够实现深度学习在处理大数据的时候,通过调控不同样本的出现概率,使得每个类别目标出现的概率保持一致,提高多类目标的识别精度mAP
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114722993 A
(43)申请公布日 2022.07.08
(21)申请号 202110013592.0
(22)申请日 2021.01.06
(71)申请人 武汉雄楚高晶科技有限公司
地址 4
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