[發(fā)明專利]深度模型訓(xùn)練方法及裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811646736.0
• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號(hào): CN109740668B
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李嘉輝
• 申請（專利權(quán)）人: 北京市商湯科技開發(fā)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 北京派特恩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270
• 代理人: 蔣雅潔;張穎玲

1.一種深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：

獲取第一模型輸出的第n+1第一圖像標(biāo)注信息，所述第一模型經(jīng)過n輪訓(xùn)練；以及，獲取第二模型輸出的第n+1第二圖像標(biāo)注信息，所述第二模型已經(jīng)過n輪訓(xùn)練；n為大于1的整數(shù)；所述第一圖像標(biāo)注信息和所述第二圖像標(biāo)注信息用于標(biāo)注分割目標(biāo)在訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)中的位置；

基于所述訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)及所述第n+1第一圖像標(biāo)注信息，生成第二模型的第n+1圖像訓(xùn)練集，并基于所述訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)及所述第n+1第二圖像標(biāo)注信息，生成所述第一模型的第n+1圖像訓(xùn)練集；

將所述第二模型的第n+1圖像訓(xùn)練集輸入至所述第二模型，對所述第二模型進(jìn)行第n+1輪訓(xùn)練；將所述第一模型的第n+1圖像訓(xùn)練集輸入至所述第一模型，對所述第一模型進(jìn)行第n+1輪訓(xùn)練。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

確定n是否小于N，N為最大訓(xùn)練輪數(shù)；

所述獲取第一模型輸出的第n+1第一圖像標(biāo)注信息，以及，獲取第二模型輸出的第n+1第二圖像標(biāo)注信息，包括：

若n小于N，獲取第一模型輸出的第n+1第一圖像標(biāo)注信息，以及，獲取第二模型輸出的第n+1第二圖像標(biāo)注信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取所述訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)及所述訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)的初始圖像標(biāo)注信息；

基于所述初始圖像標(biāo)注信息，生成所述第一模型的第一圖像訓(xùn)練集和所述第二模型的第一圖像訓(xùn)練集。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，

所述獲取所述訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)及所述訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)的初始圖像標(biāo)注信息，包括：

獲取包含有多個(gè)所述分割目標(biāo)的訓(xùn)練圖像及所述分割目標(biāo)的外接框；

所述基于所述初始圖像標(biāo)注信息，生成所述第一模型的第一圖像訓(xùn)練集和所述第二模型的第一圖像訓(xùn)練集，包括：

基于所述外接框，在所述外接框內(nèi)繪制與所述分割目標(biāo)形狀一致的標(biāo)注輪廓；

基于所述訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)及所述標(biāo)注輪廓，生成所述第一模型的第一圖像訓(xùn)練集及所述第二模型的第一圖像訓(xùn)練集。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始圖像標(biāo)注信息，生成所述第一模型的第一圖像訓(xùn)練集和所述第二模型的第一圖像訓(xùn)練集，還包括：

基于所述外接框，生成具有重疊部分的兩個(gè)所述分割目標(biāo)的分割邊界；

基于所述訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)及所述分割邊界，生成所述第一模型的第一圖像訓(xùn)練集和所述第二模型的第一圖像訓(xùn)練集。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，

所述基于所述外接框，在所述外接框內(nèi)繪制與所述分割目標(biāo)形狀一致的標(biāo)注輪廓，包括：

基于所述外接框，在所述外接框內(nèi)繪制與細(xì)胞形狀一致的所述外接框的內(nèi)接橢圓。

7.一種深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練裝置，其特征在于，包括：

標(biāo)注模塊，用于獲取第一模型輸出的第n+1第一圖像標(biāo)注信息，所述第一模型經(jīng)過n輪訓(xùn)練；以及，獲取第二模型輸出的第n+1第二圖像標(biāo)注信息，所述第二模型已經(jīng)過n輪訓(xùn)練；n為大于1的整數(shù)；

第一生成模塊，用于基于訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)及所述第n+1第一圖像標(biāo)注信息，生成第二模型的第n+1圖像訓(xùn)練集，并基于所述訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)及所述第n+1第二圖像標(biāo)注信息，生成所述第一模型的第n+1圖像訓(xùn)練集；

訓(xùn)練模塊，用于將所述第二模型的第n+1圖像訓(xùn)練集輸入至所述第二模型，對所述第二模型進(jìn)行第n+1輪訓(xùn)練；將所述第一模型的第n+1圖像訓(xùn)練集輸入至所述第一模型，對所述第一模型進(jìn)行第n+1輪訓(xùn)練。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

確定模塊，用于確定n是否小于N，N為最大訓(xùn)練輪數(shù)；

所述標(biāo)注模塊，用于若n小于N，獲取第一模型輸出的第n+1第一圖像標(biāo)注信息，以及，獲取第二模型輸出的第n+1第二圖像標(biāo)注信息。