[發明專利]圖像處理方法及裝置、電子設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201910103611.1
• 申請日: 2019-02-01
• 公開（公告）號: CN109829501B
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 龐江淼;陳愷;石建萍;林達華;歐陽萬里;馮華君
• 申請（專利權）人: 北京市商湯科技開發有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京林達劉知識產權代理事務所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

本公開涉及一種圖像處理方法及裝置、電子設備和存儲介質，所述方法包括：通過檢測網絡的均衡子網絡對樣本圖像進行特征均衡處理，獲得樣本圖像的均衡特征圖像；通過檢測子網絡對均衡特征圖像進行目標檢測處理，獲得均衡特征圖像中目標對象的預測區域；分別確定每個預測區域的交并比；根據各預測區域的交并比，對多個預測區域進行抽樣，獲得目標區域；根據目標區域和標注區域，訓練檢測網絡。根據本公開的實施例的圖像處理方法，對目標樣本圖像進行特征均衡處理，可避免信息損失，提高訓練效果。并且，可根據預測區域的交并比，抽取出目標區域，可提高抽取出出確定過程困難的預測區域的概率，提升訓練效率，提高訓練效果。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域，尤其涉及一種圖像處理方法及裝置、電子設備和存儲介質。

背景技術

在相關技術中，在神經網絡訓練的過程中，困難樣本和簡單樣本對于神經網絡訓練的重要性不同，困難樣本在訓練過程可獲取更多信息，使訓練過程效率更高，且訓練效果更好，但在大量樣本中，簡單樣本的數量更多，造成訓練效率較低。并且，在訓練過程中，神經網絡的各層級對提取的特征各有側重，但可能造成信息損失，造成神經網絡的在使用過程中檢測效果不佳。

發明內容

本公開提出了一種圖像處理方法及裝置、電子設備和存儲介質。

根據本公開的一方面，提供了一種圖像處理方法，包括：

通過檢測網絡的均衡子網絡對樣本圖像進行特征均衡處理，獲得所述樣本圖像的均衡特征圖像，所述檢測網絡包括所述均衡子網絡和檢測子網絡；

通過檢測子網絡對所述均衡特征圖像進行目標檢測處理，獲得所述均衡特征圖像中目標對象的多個預測區域；

分別確定每個預測區域的交并比，其中，所述交并比為所述樣本圖像中目標對象的預測區域與對應的標注區域的重疊區域與合并區域的面積比；

根據各預測區域的交并比，對多個預測區域進行抽樣，獲得目標區域；

根據所述目標區域和所述標注區域，訓練所述檢測網絡。

根據本公開的實施例的圖像處理方法，對目標樣本圖像進行特征均衡處理，可避免信息損失，提高訓練效果。并且，可根據預測區域的交并比，抽取出目標區域，可提高抽取出出確定過程困難的預測區域的概率，提升訓練效率，提高訓練效果。

在一種可能的實現方式中，根據各預測區域的交并比，對多個預測區域進行抽樣，獲得目標區域，包括：

根據各預測區域的交并比，將所述多個預測區域進行分類處理，獲得多個類別的預測區域；

對各類別的預測區域分別進行抽樣處理，獲得所述目標區域。

通過這種方式，可通過交并比對預測區域進行分類，并對各類別的預測區域進行抽樣，可提高抽取到交并比較高的預測區域的概率，提高目標區域中確定過程困難的預測區域的比重，提高訓練效率。

在一種可能的實現方式中，通過檢測網絡的均衡子網絡對樣本圖像進行特征均衡處理，獲得均衡特征圖像，包括：

對樣本圖像進行特征提取處理，獲得多個第一特征圖，其中，至少有一個第一特征圖的分辨率與其他第一特征圖的分辨率不同；

對所述多個第一特征圖進行均衡處理，獲得第二特征圖；

根據所述第二特征圖以及所述多個第一特征圖，獲得多個均衡特征圖像。

在一種可能的實現方式中，對所述多個第一特征圖進行均衡處理，獲得第二特征圖，包括：

分別對多個第一特征圖進行放縮處理，獲得多個預設分辨率的第三特征圖；

對多個第三特征圖進行平均處理，獲得第四特征圖；