[發明專利]用于輸出圖像的方法和裝置

有效

• 申請號: 201810053763.0
• 申請日: 2018-01-19
• 公開（公告）號: CN108154196B
• 公開（公告）日: 2019-10-22
• 發明（設計）人: 杜康
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

本申請實施例公開了用于輸出圖像的方法和裝置。該方法的一具體實施方式包括：獲取目標圖像；將目標圖像輸入至預先訓練的第一卷積神經網絡，得到與目標圖像對應的待檢測特征圖像，其中，第一卷積神經網絡用于表征輸入的圖像與特征圖像的對應關系；將待檢測特征圖像輸入至預先訓練的第一區域檢測模型，得到第一檢測結果圖像并輸出。該實施方式提高了識別圖像中的目標區域的準確性。

技術領域

本申請實施例涉及計算機技術領域，具體涉及圖像識別技術領域，尤其涉及用于輸出圖像的方法和裝置。

背景技術

隨著科技的發展，圖像識別技術逐漸融入人們的生活，比如在人臉識別、自動駕駛等領域都會用到圖像識別技術。利用機器學習方法訓練用于圖像識別的模型，是目前常用的圖像識別方法。比如，將包含某物體的圖像輸入到預先訓練的識別模型，即可得到該物體的特征(例如該物體所屬的類別等)。

發明內容

本申請實施例提出了用于輸出圖像的方法和裝置。

第一方面，本申請實施例提供了一種用于輸出圖像的方法，該方法包括：獲取目標圖像；將目標圖像輸入至預先訓練的第一卷積神經網絡，得到與目標圖像對應的待檢測特征圖像，其中，第一卷積神經網絡用于表征輸入的圖像與特征圖像的對應關系；將待檢測特征圖像輸入至預先訓練的第一區域檢測模型，得到第一檢測結果圖像并輸出，其中，第一區域檢測模型用于提取圖像中的第一區域的檢測結果圖像，第一檢測結果圖像中的第一檢測結果像素點的特征數據包括第一置信度和第一區域信息，第一置信度用于表征待檢測特征圖像中的、與第一檢測結果像素點位置相同的像素點屬于第一區域的置信度，第一區域信息用于指示待檢測特征圖像中的、包含與第一檢測結果像素點相同位置的像素點的區域。

在一些實施例中，將待檢測特征圖像輸入至預先訓練的第一區域檢測模型，得到第一檢測結果圖像并輸出之后，該方法還包括：將待檢測特征圖像和所輸出的第一檢測結果圖像融合，得到融合圖像；將融合圖像輸入至預先訓練的第二區域檢測模型，得到第二檢測結果圖像并輸出，其中，第二區域檢測模型用于提取圖像中的第二區域的檢測結果圖像，第二檢測結果圖像中的第二檢測結果像素點的特征數據包括第二置信度和第二區域信息，第二置信度用于表征待檢測特征圖像中的、與第二檢測結果像素點位置相同的像素點屬于第二區域的置信度，第二區域信息用于指示待檢測特征圖像中的、包含與第二檢測結果像素點相同位置的像素點的區域。

在一些實施例中，第一區域包含第二區域。

在一些實施例中，將待檢測特征圖像和所輸出的第一檢測結果圖像融合，得到融合圖像，包括：將待檢測特征圖像和第一檢測結果圖像中的相同位置像素點的數據相乘，得到融合圖像中的相應像素點的數據。

在一些實施例中，將待檢測特征圖像和所輸出的第一檢測結果圖像融合，得到融合圖像，包括：將待檢測特征圖像中的像素點按照第一檢測結果圖像中的相同位置像素點的第一置信度進行閾值截斷后的數據確定為融合圖像中的相應像素點的數據。

在一些實施例中，將待檢測特征圖像和所輸出的第一檢測結果圖像融合，得到融合圖像，包括：將待檢測特征圖像中的像素點的數據和第一檢測結果圖像中的相同位置像素點的特征數據所包括的第一置信度合并為融合圖像中的相應像素點的數據。

在一些實施例中，第一區域檢測模型通過如下步驟訓練得到：獲取第一訓練樣本集合，其中，第一訓練樣本包括樣本特征圖像、與樣本特征圖像對應的標注檢測結果圖像；基于機器學習方法，將第一訓練樣本集合中的每個樣本特征圖像作為預設的第二卷積神經網絡的輸入，基于第一訓練樣本集合中的每個第一訓練樣本中的標注檢測結果圖像和預設的第一損失函數，訓練得到第一區域檢測模型。