[發明專利]網絡訓練方法及裝置、圖像識別方法和電子設備

有效

• 申請號: 202110078577.4
• 申請日: 2021-01-21
• 公開（公告）號: CN112396605B
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 吳振洲;楊春宇
• 申請（專利權）人: 北京安德醫智科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京林達劉知識產權代理事務所(普通合伙) 11277
• 代理人: 劉新宇

1.一種網絡訓練方法，其特征在于，所述方法包括：

根據訓練集中的第一圖像組，對初始狀態的圖像識別網絡進行訓練，得到第一狀態的圖像識別網絡；

其中，所述訓練集中包括已標注的第一樣本圖像、已標注的第二樣本圖像及未標注的第三樣本圖像，所述第一樣本圖像的標注信息具有第一標注精度，所述第二樣本圖像的標注信息具有第二標注精度，所述第一標注精度大于所述第二標注精度，所述第一圖像組至少包括第一樣本圖像；

根據所述訓練集中的第二圖像組，對所述第一狀態的圖像識別網絡進行訓練，得到第二狀態的圖像識別網絡，所述第二圖像組包括第一樣本圖像、第二樣本圖像及第三樣本圖像；

根據所述第一圖像組，對所述第二狀態的圖像識別網絡進行訓練，得到目標狀態的圖像識別網絡，

其中，所述圖像識別網絡用于對待處理圖像進行目標識別。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一圖像組包括第一樣本圖像及第二樣本圖像，所述根據訓練集中的第一圖像組，對初始狀態的圖像識別網絡進行訓練，得到第一狀態的圖像識別網絡，包括：

根據所述第一圖像組中的第一樣本圖像，對所述初始狀態的圖像識別網絡進行訓練，得到第一中間狀態的圖像識別網絡；

根據所述第一圖像組中的第一樣本圖像及第二樣本圖像，對所述第一中間狀態的圖像識別網絡進行訓練，得到第一狀態的圖像識別網絡；

其中，所述根據所述第一圖像組，對所述第二狀態的圖像識別網絡進行訓練，得到目標狀態的圖像識別網絡，包括：

根據所述第一圖像組中的第一樣本圖像及第二樣本圖像，對所述第二狀態的圖像識別網絡進行訓練，得到第二中間狀態的圖像識別網絡；

根據所述第一圖像組中的第一樣本圖像，對所述第二中間狀態的圖像識別網絡進行訓練，得到目標狀態的圖像識別網絡。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一圖像組中的第一樣本圖像，對所述初始狀態的圖像識別網絡進行訓練，得到第一中間狀態的圖像識別網絡，包括：

將所述第一樣本圖像輸入所述圖像識別網絡，得到第一識別結果；

根據預設的第一損失函數、所述第一樣本圖像的標注信息及所述第一識別結果，確定第一損失，其中，所述第一損失函數用于指示所述圖像識別網絡對第一樣本圖像的識別誤差；

根據所述第一損失，訓練所述圖像識別網絡；

其中，所述根據所述第一圖像組中的第一樣本圖像，對所述第二中間狀態的圖像識別網絡進行訓練，得到目標狀態的圖像識別網絡，包括：

將所述第一樣本圖像輸入所述圖像識別網絡，得到第二識別結果；

根據所述第一損失函數、所述第一樣本圖像的標注信息及所述第二識別結果，確定第二損失；

根據所述第二損失，訓練所述圖像識別網絡。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一圖像組中的第一樣本圖像及第二樣本圖像，對所述第一中間狀態的圖像識別網絡進行訓練，得到第一狀態的圖像識別網絡，包括：

將所述第一樣本圖像及所述第二樣本圖像分別輸入所述圖像識別網絡，得到第三識別結果及第四識別結果；

根據預設的第一損失函數及第二損失函數、所述第一樣本圖像的標注信息及所述第三識別結果、所述第二樣本圖像的標注信息及所述第四識別結果，確定第三損失，其中，所述第一損失函數用于指示所述圖像識別網絡對第一樣本圖像的識別誤差，所述第二損失函數用于指示所述圖像識別網絡對第二樣本圖像的識別誤差；

根據所述第三損失，訓練所述圖像識別網絡；

其中，所述根據所述第一圖像組中的第一樣本圖像及第二樣本圖像，對所述第二狀態的圖像識別網絡進行訓練，得到第二中間狀態的圖像識別網絡，包括：

將所述第一樣本圖像及所述第二樣本圖像分別輸入所述圖像識別網絡，得到第五識別結果及第六識別結果；

根據所述第一損失函數及第二損失函數、所述第一樣本圖像的標注信息及所述第五識別結果、所述第二樣本圖像的標注信息及所述第六識別結果，確定第四損失；

根據所述第四損失，訓練所述圖像識別網絡。