[發明專利]檢測模型訓練、判題方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011585373.1
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112308053B
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 李兵;秦勇
• 申請（專利權）人: 北京易真學思教育科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京市鑄成律師事務所 11313
• 代理人: 林軍;王珺

1.一種檢測模型訓練方法，包括：

將待批改樣本圖像輸入檢測模型，得到所述待批改樣本圖像的版面分析檢測結果和目標文本檢測結果；

基于所述待批改樣本圖像的版面分析檢測結果，確定第一損失函數；

基于所述待批改樣本圖像的目標文本檢測結果，確定第二損失函數；

基于所述第一損失函數、所述第二損失函數以及預設調整系數，確定所述檢測模型的總損失函數，其中，所述預設調整系數是根據所述檢測模型中用于對題目進行版面分析的第一文本框的類別數量和用于對題目中目標文本進行檢測的第二文本框的類別數量得到的；以及

基于所述總損失函數，對所述檢測模型進行訓練。

2.根據權利要求1所述的方法，還包括：

基于所述第二文本框的類別數量與所述第一文本框的類別數量的比較結果，得到所述預設調整系數。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述基于所述第二文本框的類別數量與所述第一文本框的類別數量的比較結果，得到所述預設調整系數，包括：

將所述第二文本框的類別數量與所述第一文本框的類別數量的比值，作為所述預設調整系數。

4.根據權利要求1所述的方法，還包括：

獲取預設的第一文本框的類別數量、第二文本框的類別數量與預設調整系數的對應關系；

基于所述對應關系，確定與所述第一文本框的類別數量、所述第二文本框的類別數量對應的所述預設調整系數。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一損失函數、所述第二損失函數以及預設調整系數，確定所述檢測模型的總損失函數，包括：

基于所述預設調整系數和所述第一損失函數，得到第三損失函數；

基于所述第二損失函數和所述第三損失函數，確定所述檢測模型的總損失函數。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述基于所述預設調整系數和所述第一損失函數，得到第三損失函數，包括：

將所述預設調整系數與所述第一損失函數的乘積，作為所述第三損失函數。

7.根據權利要求5或6所述的方法，其中，所述基于所述第二損失函數和所述第三損失函數，確定所述檢測模型的總損失函數，包括：

將所述第二損失函數與所述第三損失函數之和，作為所述總損失函數。

8.一種判題方法，包括：

將待批改圖像輸入通過根據權利要求1~7中任一項所述的檢測模型訓練方法得到的檢測模型，得到所述待批改圖像的版面分析檢測結果和目標文本檢測結果；

將所述待批改圖像的目標文本檢測結果輸入識別模型，得到所述待批改圖像的目標文本檢測結果所對應的識別結果；

基于所述待批改圖像的版面分析檢測結果和目標文本檢測結果，以及所述待批改圖像的目標文本檢測結果所對應的識別結果，得到判題結果。

9.根據權利要求8所述的方法，其中，所述待批改圖像的目標文本檢測結果包括針對題干文本的目標文本檢測結果和針對作答文本的目標文本檢測結果；所述基于所述待批改圖像的版面分析檢測結果和目標文本檢測結果，以及所述待批改圖像的目標文本檢測結果所對應的識別結果，得到判題結果，包括：

確定所述待批改圖像的版面分析檢測結果中每個第一文本框，與所述待批改圖像的目標文本檢測結果中每個第二文本框的對應關系；

基于所述待批改圖像的版面分析檢測結果和目標文本檢測結果，以及所述對應關系，進行構題；

基于構題結果和所述針對題干文本的目標文本檢測結果所對應的識別結果，確定參考答案；

基于所述針對作答文本的目標文本檢測結果所對應的識別結果和所述參考答案，得到判題結果。