[發明專利]圖像處理方法、裝置、存儲介質以及計算機終端

在審

• 申請號: 202111350370.4
• 申請日: 2021-11-15
• 公開（公告）號: CN114266723A
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 張慧明
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴（中國）有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/10
• 代理公司: 北京博浩百睿知識產權代理有限責任公司 11134
• 代理人: 謝湘寧;李靜茹

本申請公開了一種圖像處理方法、裝置、存儲介質以及計算機終端。其中，該方法包括：獲取目標圖像，其中，目標圖像包含目標對象；利用目標檢測模型對目標圖像進行檢測，得到目標對象的檢測結果，其中，目標檢測模型通過第一訓練樣本對預訓練模型進行訓練得到，預訓練模型通過第一訓練樣本訓練得到，第一訓練樣本通過對初始訓練樣本進行數據增強處理得到。本申請解決了相關技術中由于訓練樣本較少且樣本精確度較低導致訓練得到的檢測模型檢測精度較低的技術問題。

技術領域

本申請涉及圖像處理領域，具體而言，涉及一種圖像處理方法、裝置、存儲介質以及計算機終端。

背景技術

目前，隨著計算機視覺技術不斷發展，越來越多的基于計算機視覺技術的方法投入到實際的生產應用中。目標檢測技術是現在應用最廣泛的計算機視覺技術之一，例如人臉檢測，車輛檢測等。在實際的生產應用中，一些目標類別的圖片樣本較難獲取，只能獲取少量樣本，同時在訓練數據集中，可能存在著大量的噪聲標簽。少樣本和噪聲標簽對模型的訓練效果都具有較大的影響。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本申請實施例提供了一種圖像處理方法、裝置、存儲介質以及計算機終端，以至少解決相關技術中由于訓練樣本較少且樣本精確度較低導致訓練得到的檢測模型檢測精度較低的技術問題。

根據本申請實施例的一個方面，提供了一種圖像處理方法，包括：獲取目標圖像，其中，目標圖像包含目標對象；利用目標檢測模型對目標圖像進行檢測，得到目標對象的檢測結果，其中，目標檢測模型通過第一訓練樣本對預訓練模型進行訓練得到，預訓練模型通過第一訓練樣本訓練得到，第一訓練樣本通過對初始訓練樣本進行數據增強處理得到。

根據本申請實施例的另一方面，還提供了一種圖像處理方法，包括：云服務器接收客戶端上傳的目標圖像，其中，目標圖像包含目標對象；云服務器利用目標檢測模型對目標圖像進行檢測，得到目標對象的檢測結果，其中，目標檢測模型通過第一訓練樣本對預訓練模型進行訓練得到，預訓練模型通過第一訓練樣本訓練得到，第一訓練樣本通過對初始訓練樣本進行數據增強處理得到；云服務器輸出檢測結果至客戶端。

根據本申請實施例的另一方面，還提供了一種圖像處理方法，包括：云服務器接收客戶端上傳的模型訓練請求，其中，模型訓練請求包括：初始訓練樣本；云服務器對初始訓練樣本進行數據增強處理，得到第一訓練樣本；云服務器通過第一訓練樣本訓練得到預訓練模型；云服務器通過第一訓練樣本對預訓練模型進行訓練，得到目標檢測模型；云服務器輸出目標檢測模型至客戶端。

根據本申請實施例的另一方面，還提供了一種圖像處理裝置，包括：獲取模塊，用于獲取目標圖像，其中，目標圖像包含目標對象；檢測模塊，用于利用目標檢測模型對目標圖像進行檢測，得到目標對象的檢測結果，其中，目標檢測模型通過第一訓練樣本對預訓練模型進行訓練得到，預訓練模型通過第一訓練樣本訓練得到，第一訓練樣本通過對初始訓練樣本進行數據增強處理得到。

根據本申請實施例的另一方面，還提供了一種圖像處理裝置，包括：接收模塊，用于接收客戶端上傳的目標圖像，其中，目標圖像包含目標對象；檢測模塊，用于利用目標檢測模型對目標圖像進行檢測，得到目標對象的檢測結果，其中，目標檢測模型通過第一訓練樣本對預訓練模型進行訓練得到，預訓練模型通過第一訓練樣本訓練得到，第一訓練樣本通過對初始訓練樣本進行數據增強處理得到；輸出檢測模塊，用于輸出檢測結果至客戶端。

根據本申請實施例的另一方面，還提供了一種圖像處理裝置，包括：接收模塊，用于接收客戶端上傳的模型訓練請求，其中，模型訓練請求包括：初始訓練樣本；處理模塊，用于對初始訓練樣本進行數據增強處理，得到第一訓練樣本；第一訓練模塊，用于通過第一訓練樣本訓練得到預訓練模型；第二訓練模塊，用于通過第一訓練樣本對預訓練模型進行訓練，得到目標檢測模型；輸出檢測模塊，用于輸出目標檢測模型至客戶端。