[發明專利]一種目標跟蹤模型的訓練方法和裝置

有效

• 申請號: 202010731856.1
• 申請日: 2020-07-27
• 公開（公告）號: CN111627050B
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 張浩
• 申請（專利權）人: 杭州雄邁集成電路技術股份有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

本申請提供一種目標跟蹤模型的訓練方法和裝置。一種目標跟蹤模型的訓練方法，基于樣本圖像對對所述目標跟蹤模型進行訓練，所述樣本圖像對包括模板圖像和搜索圖像，所述搜索圖像標注有對應搜索圖像像素點的分類標簽和權重標簽，所述方法包括：利用以下步驟進行迭代訓練，直至滿足所述目標跟蹤模型的模型訓練要求：將所述樣本圖像對輸入到所述目標跟蹤模型中，基于所述目標跟蹤模型預測得到所述搜索圖像與所述模板圖像之間的相似度；根據所述相似度、所述分類標簽和所述權重標簽確定本次迭代的相似度損失；根據所述相似度損失更新所述目標跟蹤模型的模型參數。采用上述方法，可以提高目標跟蹤的準確度。

技術領域

本申請涉及人工智能領域，特別涉及一種目標跟蹤模型的訓練方法和裝置。

背景技術

目標跟蹤技術是計算機視覺領域的一個重要分支，有著十分重要的研究意義，在視頻監控、機器人視覺導航、人機交互、醫療診斷等許多方面都存在廣泛的應用前景。目標跟蹤指的是對圖像序列中運動的目標進行檢測、提取、識別和跟蹤，以獲得運動目標的運動參數，如位置、速度、加速度和運動軌跡等。

在進行目標跟蹤時，由于目標一般是運動的，很容易會發生目標遮擋、污染，或者目標發生了形變等現象。比如，目標遮擋可以是：在跟蹤行人時，行人在馬路上行走的過程中，其一部分身體被大樹、汽車或建筑物遮擋的情況。現有技術中，當發生諸如目標遮擋、污染、形變等情況時，很容易導致跟蹤結果不準確、跟蹤失敗的問題。

發明內容

有鑒于此，本申請提供一種目標跟蹤模型的訓練方法和裝置。

具體地，本申請是通過如下技術方案實現的：

根據本申請的第一方面，提供了一種目標跟蹤模型的訓練方法：

一種目標跟蹤模型的訓練方法，基于樣本圖像對對所述目標跟蹤模型進行訓練，所述樣本圖像對包括模板圖像和搜索圖像，所述搜索圖像標注有對應搜索圖像像素點的分類標簽和權重標簽，所述方法包括：

利用以下步驟進行迭代訓練，直至滿足所述目標跟蹤模型的模型訓練要求：

將所述樣本圖像對輸入到所述目標跟蹤模型中，基于所述目標跟蹤模型預測得到所述搜索圖像與所述模板圖像之間的相似度；

根據所述相似度、所述分類標簽和所述權重標簽確定本次迭代的相似度損失；

根據所述相似度損失更新所述目標跟蹤模型的模型參數。

根據本申請的第二方面，提供了一種目標跟蹤的方法，包括：

將視頻幀序列輸入所述目標跟蹤模型，所述視頻幀序列中包括若干基于時間順序排列的視頻幀圖像；

針對第n幀圖像，所述目標跟蹤模型基于上一幀模板圖像預測所述第n幀圖像中跟蹤目標所在區域的預測目標框；

判斷所述預測目標框是否滿足條件；

若滿足，則將所述第n幀圖像更新為模板圖像，并利用所述模板圖像對第n+1幀圖像中的跟蹤目標進行預測。

根據本申請的第三方面，提供了一種目標跟蹤模型的訓練裝置：

一種目標跟蹤模型的訓練裝置，基于樣本圖像對對所述目標跟蹤模型進行訓練，所述樣本圖像對包括模板圖像和搜索圖像，所述搜索圖像標注有對應搜索圖像像素點的分類標簽和權重標簽，所述裝置包括：

利用以下單元進行迭代訓練，直至滿足所述目標跟蹤模型的模型訓練要求：

相似度預測單元，用于將所述樣本圖像對輸入到所述目標跟蹤模型中，基于所述目標跟蹤模型預測得到所述搜索圖像與所述模板圖像之間的相似度；

損失確定單元，用于根據所述相似度、所述分類標簽和所述權重標簽確定本次迭代的相似度損失；