[發明專利]模型訓練方法、目標檢測方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010556608.8
• 申請日: 2020-06-17
• 公開（公告）號: CN111738133A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 劉健
• 申請（專利權）人: 北京奇藝世紀科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 呂俊秀

1.一種模型訓練方法，其特征在于，包括：

獲得目標圖像樣本；其中，所述目標圖像樣本包括至少一種分辨率的圖像樣本；

采用所述目標圖像樣本訓練預設檢測模型，以得到目標檢測模型；其中，所述預設檢測模型為根據預設錨點的尺度構建的，所述預設檢測模型包括輕量級基礎模型和與所述輕量級基礎模型連接的輕量級檢測模型，所述目標檢測模型包括目標輕量級基礎模型和目標輕量級檢測模型，所述目標輕量級基礎模型用于獲得所述目標圖像樣本的特征圖，所述目標輕量級檢測模型用于根據所述特征圖，得到所述目標圖像樣本中的目標物體的目標檢測結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述輕量級基礎模型包括由移動網絡模型中的第一預設數目的卷積層組成的模型，所述輕量級檢測模型包括單階段無頭SSH模型中除基礎網絡之外的檢測模型和第二預設數目的卷積層，所述第一預設數目的卷積層中的第N層卷積層與所述第二預設數目的卷積層連接，所述第二預設數目的卷積層與所述輕量級檢測模型中用于檢測預設尺度的目標物體的檢測模塊連接，所述N小于所述第一預設數目。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述目標圖像樣本訓練預設檢測模型，以得到目標檢測模型，包括：

在所述目標圖像樣本包括多種分辨率的圖像樣本的情況下，采用第一目標圖像樣本訓練所述預設檢測模型，得到第一檢測模型，其中，第一目標圖像樣本為所述目標圖像樣本中的任意一種分辨率的圖像樣本；

采用第二目標圖像樣本訓練所述第一檢測模型，得到第二檢測模型，其中，第二目標圖像樣本為所述目標圖像樣本中除所述第一目標圖像樣本之外的圖像樣本中的任意一種分辨率的圖像樣本；

在所述目標圖像樣本中不存在除所述第一目標圖像樣本和所述第二目標圖像樣本之外的其他分辨率的圖像樣本的情況下，將所述第二檢測模型作為所述目標檢測模型；

在所述目標圖像樣本中存在所述其他分辨率的圖像樣本的情況下，根據所述第二檢測模型和所述其他分辨率的圖像樣本，得到所述目標檢測模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采用所述目標圖像樣本訓練預設檢測模型，以得到目標檢測模型之前，還包括：

獲得目標分類模型，其中，所述目標分類模型為采用預設圖像樣本訓練分類模型后獲得的；

根據所述目標分類模型，初始化所述輕量級基礎模型，得到初始化后的輕量級基礎模型；

所述采用所述目標圖像樣本訓練預設檢測模型，以得到目標檢測模型，包括：

采用所述目標圖像樣本訓練包括初始化后的輕量級基礎模型的預設檢測模型，以得到所述目標檢測模型。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲得目標圖像樣本，包括：

獲得所述原始圖像；

在需要對所述原始圖像進行裁剪的情況下，在目標區域中確定中心點，并以所述中心點為中心確定裁剪圖像；其中，所述裁剪圖像的寬度等于所述原始圖像的寬度的預設倍數范圍內的任意一個倍數，所述裁剪圖像的高度等于所述原始圖像的高度的所述預設倍數范圍內的任意一個倍數，所述目標區域為所述第一原始目標圖像的區域中除邊界區域之外的剩余區域，所述邊界區域為距離所述第一原始目標圖像的四周邊界為預設尺寸的區域；

在需要對所述裁剪圖像進行顏色轉換的情況下，對所述裁剪圖像進行顏色轉換，并根據顏色轉換后的裁剪圖像的大小，判斷是否對顏色轉換后的裁剪圖像的大小進行調整，以得到所述目標圖像樣本。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，還包括：

在不需要對所述原始圖像進行裁剪的情況下，判斷是否需要對所述原始圖像進行顏色轉換；若需要對所述原始圖像進行顏色轉換，則對所述原始圖像進行顏色轉換，并根據顏色轉換后的原始圖像的大小，判斷是否對顏色轉換后的原始圖像的大小進行調整，以得到所述目標圖像樣本。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，還包括：

在不需要對所述裁剪圖像進行顏色轉換的情況下，根據所述裁剪圖像的大小，判斷是否對所述裁剪圖像的大小進行調整，以得到所述目標圖像樣本。