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Confidence-Based Simple Sample Priority Adaptive Learning Strategy for Bird Object Detection Model Training
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内容提要
本研究提出了一种基于置信度的自适应学习策略（SPL-ESP-BC），有效减轻了飞鸟目标检测模型训练中的难样本影响，实验结果表明模型性能提升了2.1%。
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关键要点
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本研究提出了一种基于置信度的自适应学习策略（SPL-ESP-BC）。
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该策略有效减轻了飞鸟目标检测模型训练中的难样本影响。
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改进了传统的损失最小化函数，使其更适合单类物体检测任务。
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实验结果显示，采用该策略训练的模型在检测性能上提升了2.1%的AP50值。
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模型表现出更好的综合检测性能。
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