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摘要
本发明公开了一种基于长尾分布数据集的目标检测方法,涉及目标检测技术领域,包括以下步骤：预先将图片占比小于千分之一类别定义为小样本类别,其中包括小样本类别产生的神经网络损失进行加权,实现小样本类别产生的神经网络损失要大于大样本类别产生的神经网络损失；标定平衡不同类别在神经网络中损失权重,确定小样本类别对于目标检测网络的影响系数。本发明在目标检测神经网络训练中对小样本类别进行神经网络损失加权的算法,在一定程度上缓解了样本数目过少的类别对目标检测网络的影响过小的问题,平衡了在不同样本比例类别之间的差异,提高了小样本类别被目标检测网络感知的能力。
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