CN119399499A 一种目标定位模型的训练方法 （中国科学院合肥物质科学研究院）_第1页
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文档简介

2获取样本图像，并通过人工标注的方式标注所述样根据所述匹配结果计算损失值，并根据所述损失值微调所述目标定位模型中的参数，根据所述真值点的坐标和所述候选点的坐标，生成代价矩阵，所述,i根据所述匹配关系，按如下规则得到每个所述候选点的置信度真K个分支，所述K大于等于1，每个所述分支包括级联的一个卷积单元和一个目标点预测模分支的目标点预测模块各输出一组候选点的坐标34[0005]为实现上述目的及其它相关目的，本发明提供了一种目,5,i分支包括级联的一个卷积单元和一个目标点预测模块，第i个分支的卷积单元的输入为第6[0020]请参见图1，图1为本发明一实施例提供的一种目标7[0024]卷积单元可以由一个或多个卷积层构成，例如在图2和图3中的第1个分支中的卷坐标变换单元用于将候选点在对应区域内的相对坐标转换成候选点在样本图像中的坐标，[0029]步骤S40中之所以要对真值点和候选点进行匹配，是因为目标定位模型输出的候,8,1个分支的卷积单元、第2个分支的卷积单元以及第2个分支的目标点预测模块构成的子模差等参数进行模型评估，选择评估效果较好的模型参数作为最终的训练好的目标定位模9不改变其算法和流程的核心设计都在该专利

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