[發明專利]檢測模型的訓練方法、活體檢測方法、裝置、設備和介質

在審

• 申請號: 202210023916.3
• 申請日: 2022-01-10
• 公開（公告）號: CN114360074A
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 黃澤斌
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06V40/40
• 分類號: G06V40/40;G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 鄢功軍

1.一種檢測模型的訓練方法，包括：

將具有類別標簽的第一圖像輸入檢測模型，得到第一損失函數值；

將具有所述類別標簽的第二圖像輸入所述檢測模型，得到第二損失函數值，其中，所述第二圖像是通過對所述第一圖像進行第一圖像處理得到的；

根據所述第一損失函數值和所述第二損失函數值，得到更新損失函數值；以及

根據所述更新損失函數值，訓練所述檢測模型，得到經訓練的檢測模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，根據所述第一損失函數值和所述第二損失函數值，得到更新損失函數值包括：

對所述第一損失函數值和所述第二損失函數值進行加權平均，得到所述更新損失函數值。

3.根據權利要求1所述的方法，還包括：

將具有所述類別標簽的第三圖像輸入所述檢測模型，得到第三損失函數值，其中，所述第三圖像是通過對所述第一圖像進行第二圖像處理得到的。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，根據所述第一損失函數值和所述第二損失函數值，得到更新損失函數值包括：

對所述第一損失函數值、所述第二損失函數值和所述第三損失值進行加權平均，得到所述更新損失函數值。

5.根據權利要求1或3所述的方法，其中，所述第一圖像處理包括圖像鏡像翻轉和圖像旋轉中的一個。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述第二圖像處理包括圖像鏡像翻轉和圖像旋轉中的另一個。

7.一種活體檢測方法，包括：

獲取目標對象的對象數據；以及

將所述對象數據輸入活體檢測模型，得到針對所述目標對象的檢測數據；

其中，所述活體檢測模型是利用根據權利要求1至6任一項所述的方法訓練的。

8.一種檢測模型的訓練裝置，包括：

第一獲得模塊，用于將具有類別標簽的第一圖像輸入檢測模型，得到第一損失函數值；

第二獲得模塊，用于將具有所述類別標簽的第二圖像輸入所述檢測模型，得到第二損失函數值，其中，所述第二圖像是通過對所述第一圖像進行第一圖像處理得到的；

第三獲得模塊，用于根據所述第一損失函數值和所述第二損失函數值，得到更新損失函數值；以及

訓練模塊，用于根據所述更新損失函數值，訓練所述檢測模型，得到經訓練的檢測模型。

9.根據權利要求8所述的裝置，其中，所述第三獲得模塊包括：

第一加權平均單元，用于對所述第一損失函數值和所述第二損失函數值進行加權平均，得到所述更新損失函數值。

10.根據權利要求8所述的裝置，還包括：

第四獲得模塊，用于將具有所述類別標簽的第三圖像輸入所述檢測模型，得到第三損失函數值，其中，所述第三圖像是通過對所述第一圖像進行第二圖像處理得到的。

11.根據權利要求10所述的裝置，其中，所述第三獲得模塊包括：

第二加權平均單元，用于對所述第一損失函數值、所述第二損失函數值和所述第三損失值進行加權平均，得到所述更新損失函數值。

12.根據權利要求8或10所述的裝置，其中，所述第一圖像處理包括圖像鏡像翻轉和圖像旋轉中的一個。

13.根據權利要求12所述的裝置，其中，所述第二圖像處理包括圖像鏡像翻轉和圖像旋轉中的另一個。

14.一種活體檢測裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取目標對象的對象數據；以及

第五獲得模塊，用于將所述對象數據輸入活體檢測模型，得到針對所述目標對象的檢測數據；

其中，所述活體檢測模型是利用根據權利要求8至13任一項所述的裝置訓練的。