[發明專利]目標檢測模型的訓練方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202010413796.9
• 申請日: 2020-05-15
• 公開（公告）號: CN111738072A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 鐘東宏;袁宇辰
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 北京鴻德海業知識產權代理事務所(普通合伙) 11412
• 代理人: 田宏賓

1.一種目標檢測模型的訓練方法，包括：

通過目標檢測模型對樣本圖像進行目標對象檢測，輸出目標對象的檢測框信息，所述檢測框信息包括檢測框的坐標信息和分類信息；所述樣本圖像標注有所述目標對象的實際目標框信息，所述實際目標框信息包括實際目標框的坐標信息和分類信息；

基于所述檢測框信息與所述實際目標框信息，獲取所述檢測框與所述實際目標框之間的坐標偏差回歸損失、分類損失和距離預測損失；

基于所述坐標偏差回歸損失、分類損失和距離預測損失，對所述目標檢測模型進行訓練，直至滿足預設訓練完成條件。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述獲取所述檢測框與所述實際目標框之間的距離預測損失，包括：

獲取所述檢測框與所述實際目標框之間的覆蓋比例、所述檢測框的中心點與所述實際目標框的中心點之間的歐式距離、以及所述檢測框和所述實際目標框的外接矩形的對角線距離；

基于所述覆蓋比例、所述歐式距離與所述對角線距離，獲取所述檢測框與所述實際目標框之間的距離預測損失。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述獲取所述檢測框和所述實際目標框的外接矩形的對角線距離，包括：

獲取所述檢測框和所述實際目標框的至少一個外接矩形；

確定所述至少一個外接矩形中面積最小的最小外接矩形；

獲取所述檢測框和所述實際目標框的最小外接矩形的對角線距離。

4.根據權利要求2或3所述的方法，其中，所述基于所述覆蓋比例、所述歐式距離與所述對角線距離，獲取所述檢測框與所述實際目標框之間的距離預測損失，包括：

通過以下方式獲取所述檢測框與所述實際目標框之間的距離預測損失：

其中，Loss1為所述檢測框與所述實際目標框之間的距離預測損失，IoU為所述檢測框與所述實際目標框之間的覆蓋比例，b為所述檢測框的中心點，b^gt為所述實際目標框的中心點，ρ(b，b^gt)為所述檢測框的中心點b與所述實際目標框的中心點b^gt之間的歐式距離，c為所述檢測框和所述實際目標框的外接矩形的對角線距離。

5.根據權利要求1-3中任一項所述的方法，所述滿足預設訓練完成條件之后，還包括：

通過所述目標檢測模型對待檢測圖像進行目標對象檢測，輸出目標對象的檢測框信息，所述檢測框信息包括檢測框的坐標信息和分類信息；

基于所述目標對象的檢測框信息，確定所述目標對象的檢測框。

6.根據權利要求5所述的方法，所述目標對象包括以下任意一類或多類：人，物體，動物，植物。

7.一種目標檢測模型的訓練裝置，包括：

目標檢測模型，用于對樣本圖像進行目標對象檢測，輸出目標對象的檢測框信息，所述檢測框信息包括檢測框的坐標信息和分類信息；所述樣本圖像標注有所述目標對象的實際目標框信息，所述實際目標框信息包括實際目標框的坐標信息和分類信息；

獲取單元，用于基于所述檢測框信息與所述實際目標框信息，獲取所述檢測框與所述實際目標框之間的坐標偏差回歸損失、分類損失和距離預測損失；

訓練單元，用于基于所述坐標偏差回歸損失、分類損失和距離預測損失，對所述目標檢測模型進行訓練，直至滿足預設訓練完成條件。

8.根據權利要求7所述的裝置，其中，所述獲取單元包括：

第一獲取模塊，用于基于所述檢測框信息與所述實際目標框信息，獲取所述檢測框與所述實際目標框之間的坐標偏差回歸損失；

第二獲取模塊，用于基于所述檢測框信息與所述實際目標框信息，獲取所述檢測框與所述實際目標框之間的分類損失；

第三獲取模塊，用于基于所述檢測框信息與所述實際目標框信息，獲取所述檢測框與所述實際目標框之間的覆蓋比例、所述檢測框的中心點與所述實際目標框的中心點之間的歐式距離、以及所述檢測框和所述實際目標框的外接矩形的對角線距離；基于所述覆蓋比例、所述歐式距離與所述對角線距離，獲取所述檢測框與所述實際目標框之間的距離預測損失。