本发明公开了一种基于深度强化学习的目标检测方法、装置和存储介质，客户端获取到采样视频后，从采样视频中获取采样图像，并将采用图像输入至预先训练好的深度Q网络中，并且在深度Q网络中引入了折扣因子，所述学习率随折扣因子的增大而减小，能够使得折扣因子在训练的过程中逐渐逼近其终值，从而加快模型的收敛，降低了过拟合的现象，提高了系统的稳定性。
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“基于深度强化学习的道路目标检测方法、装置及存储介质” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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