[發(fā)明專利]一種模型訓(xùn)練的方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010540961.7
• 申請日: 2020-06-15
• 公開（公告）號: CN111797711A
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 尹軒宇
• 申請（專利權(quán)）人: 北京三快在線科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 北京曼威知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11709
• 代理人: 方志煒

1.一種模型訓(xùn)練的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取包含標(biāo)注信息的點云，作為訓(xùn)練樣本，所述標(biāo)注信息包括實際邊界框的位置信息；

將所述訓(xùn)練樣本輸入待訓(xùn)練檢測模型，得到所述待訓(xùn)練檢測模型輸出的預(yù)測邊界框的信息，其中，所述預(yù)測邊界框的信息包括位置信息以及預(yù)測差異信息，所述預(yù)測差異信息為所述待訓(xùn)練檢測模型對所述預(yù)測邊界框的位置信息與所述實際邊界框的位置信息之間的差異的預(yù)測值；

根據(jù)所述預(yù)測邊界框的位置信息與所述實際邊界框的位置信息，確定實際差異信息；

以所述實際差異信息最小化以及所述預(yù)測差異信息最小化為訓(xùn)練目標(biāo)，對所述待訓(xùn)練檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，位置信息包括邊界框的中心信息、尺寸信息、角度信息；

根據(jù)所述預(yù)測邊界框的位置信息與所述實際邊界框的位置信息，確定實際差異信息，具體包括：

根據(jù)所述實際邊界框的中心信息、尺寸信息、角度信息以及所述預(yù)測邊界框的中心信息、尺寸信息、角度信息，確定所述實際差異信息。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，以所述實際差異信息最小化以及所述預(yù)測差異信息最小化為訓(xùn)練目標(biāo)，對所述待訓(xùn)練檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，具體包括：

根據(jù)所述實際差異信息以及所述預(yù)測差異信息，確定損失；

以所述損失最小化為訓(xùn)練目標(biāo)，對所述待訓(xùn)練檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中，所述損失與所述實際差異信息正相關(guān)，所述損失與所述預(yù)測差異信息正相關(guān)。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述實際差異信息以及所述預(yù)測差異信息，確定損失，具體包括：

確定所述待訓(xùn)練檢測模型輸出的所述預(yù)測邊界框中包含預(yù)設(shè)目標(biāo)的概率，作為置信度；

根據(jù)所述實際差異信息、所述預(yù)測差異信息以及所述置信度，確定損失。

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取激光雷達(dá)采集的點云；

將所述點云輸入訓(xùn)練完成的檢測模型，得到所述檢測模型輸出的各待定邊界框的位置信息以及每個待定邊界框中包含預(yù)設(shè)目標(biāo)的概率，作為置信度；

根據(jù)各待定邊界框的置信度，從各待定邊界框中選擇若干個指定邊界框；

根據(jù)各待定邊界框的位置信息與各指定邊界框的位置信息，對各待定邊界框進(jìn)行聚類；

針對各類，根據(jù)該類中各待定邊界框的位置信息，融合該類中各待定邊界框，得到最終邊界框的信息；

根據(jù)各類中的最終邊界框的信息，確定所述點云的目標(biāo)檢測結(jié)果。

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，根據(jù)各待定邊界框的置信度，從各待定邊界框中選擇若干個指定邊界框，具體包括：

根據(jù)各待定邊界框的置信度從大到小的順序，依次從各待定邊界框中選擇若干個待定邊界框作為所述指定邊界框。

7.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，根據(jù)各待定邊界框的位置信息與各指定邊界框的位置信息，對各待定邊界框進(jìn)行聚類，具體包括：

針對各待定邊界框，根據(jù)該待定邊界框的位置信息與各指定邊界框的位置信息，分別確定該待定邊界框與各指定邊界框的交并比IOU；

根據(jù)該待定邊界框與各指定邊界框的IOU，選擇最大IOU的指定邊界框，并將選擇的指定邊界框與該待定邊界框進(jìn)行聚為一類。

8.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，根據(jù)該類中各待定邊界框的位置信息，融合該類中各待定邊界框，得到最終邊界框的信息，具體包括：

針對該類中的各待定邊界框，根據(jù)該待定邊界框的置信度，確定該待定邊界框的邊界框權(quán)重，其中，該待定邊界框的邊界框權(quán)重與該待定邊界框的置信度正相關(guān)；

根據(jù)該類中各待定邊界框的邊界框權(quán)重以及位置信息，融合該類中各待定邊界框，得到最終邊界框的信息。