[發明專利]圖像識別模型的訓練方法和裝置

有效

• 申請號: 202010431635.2
• 申請日: 2020-05-20
• 公開（公告）號: CN111598025B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 謝鑫鵬;陳嘉偉;李悅翔;馬鍇;鄭冶楓
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/774
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 張所明

1.一種圖像識別模型的訓練方法，其特征在于，所述圖像識別模型為具有圖像分割能力的圖像識別模型的預訓練模型，所述圖像識別模型的訓練方法包括：

獲取原始圖像，所述原始圖像包括至少兩個樣本對象；

從所述原始圖像中獲取參考樣本圖像和正樣本圖像，所述原始圖像的尺寸大于所述正樣本圖像或所述參考樣本圖像中的任一個圖像；

從所述正樣本圖像中獲取負樣本圖像，所述負樣本圖像的尺寸小于所述正樣本圖像，所述參考樣本圖像、所述正樣本圖像以及所述負樣本圖像中均包括尺寸處于目標范圍內的樣本對象；

將所述負樣本圖像的尺寸放大至與所述正樣本圖像相同；

將所述參考樣本圖像、所述正樣本圖像和放大后的負樣本圖像輸入圖像識別模型，通過所述圖像識別模型確定第一尺寸差異信息和第二尺寸差異信息，所述第一尺寸差異信息用于表示所述參考樣本圖像和所述正樣本圖像中所述樣本對象的尺寸差異，所述第二尺寸差異 信息用于表示所述參考樣本圖像和所述負樣本圖像中所述樣本對象的尺寸差異；

響應于所述第一尺寸差異信息和所述第二尺寸差異信息之間的差值符合目標條件，將所述圖像識別模型作為訓練完成的圖像識別模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述參考樣本圖像和所述正樣本圖像包括至少一個不同的樣本對象；

所述從所述原始圖像中獲取所述參考樣本圖像和所述正樣本圖像包括：

從所述原始圖像中的不同位置獲取所述參考樣本圖像和所述正樣本圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述負樣本圖像的尺寸根據采樣池中至少兩個目標尺寸隨機確定。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取原始圖像之后，所述方法還包括：

通過所述圖像識別模型，提取所述原始圖像的原始圖像特征信息；

根據所述原始圖像特征信息，生成參考原始圖像；

根據所述原始圖像特征信息和所述參考原始圖像的圖像特征信息，調整所述圖像識別模型的模型參數。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述參考樣本圖像和所述正樣本圖像的尺寸相同。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述圖像識別模型確定第一尺寸差異信息和第二尺寸差異信息包括：

通過所述圖像識別模型，提取所述參考樣本圖像的參考特征信息、所述正樣本圖像的正樣本特征信息以及所述負樣本圖像的負樣本特征信息；

根據所述參考特征信息和所述正樣本特征信息，得到所述第一尺寸差異信息；

根據所述參考特征信息和所述負樣本特征信息，得到所述第二尺寸差異信息。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述參考樣本圖像、所述正樣本圖像和放大后的負樣本圖像輸入圖像識別模型之后，所述方法還包括：

確定所述正樣本圖像中樣本對象的第一數量信息；

確定所述放大后的負樣本圖像中樣本對象的第二數量信息；

根據所述第一數量信息和第二數量信息之間的差異信息，調整所述圖像識別模型的模型參數。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述確定所述正樣本圖像中樣本對象的第一數量信息包括：

通過所述圖像識別模型，提取所述正樣本圖像的正樣本特征信息以及所述負樣本圖像的負樣本特征信息；

通過目標函數，將所述正樣本特征信息映射為所述正樣本圖像中樣本對象的第一數量信息，所述目標函數為單調函數；

所述確定所述放大后的負樣本圖像中樣本對象的第二數量信息包括：

通過所述目標函數，將所述負樣本特征信息映射為所述負樣本圖像中樣本對象的第二數量信息。