一种高性能图像检测模型训练方法、系统、设备和介质

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一种高性能图像检测模型训练方法、系统、设备和介质
申请号:CN202411598842
申请日期:2024-11-11
公开号:CN119539019A
公开日期:2025-02-28
类型:发明专利
摘要
本申请适用于人工智能技术领域,提供了一种高性能图像检测模型训练方法,包括:将现有的卷积神经网络划分为多个神经网络模块;将多个神经网络模块分别采用邻接矩阵的方式进行表示,基于所述邻接矩阵,采用统计学习算法获得多个所述神经网络模块中的主要神经网络模块;基于所述主要神经网络模块,采用强化学习算法构建高性能神经网络模型,获得高性能卷积神经网络;基于所述高性能卷积神经网络,训练图像检测模型。本发明能够从现有的轻量化卷积神经网络中通过统计学习算法获得高性能卷积神经网络,将其应用于图像检测领域,生成高性能图像检测模型。
技术关键词
图像检测模型 高性能 神经网络模型 强化学习算法 模块 轻量化卷积神经网络 控制器 矩阵分解算法 统计学算法 生成训练样本 训练集 有向无环图 随机方法 可读存储介质 节点 人工智能技术 训练系统 处理器
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