[發明專利]模型優化方法、裝置及計算機程序產品

在審

• 申請號: 202210084976.6
• 申請日: 2022-01-25
• 公開（公告）號: CN114418021A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 李德輝
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06V10/764;G06V10/762;G06V10/74;G06V10/774
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 彭程

本申請實施例公開了一種模型優化方法、裝置及計算機程序產品，該方法包括：獲取圖像樣本集，調用待優化的目標感知模型按照目標圖像感知任務對圖像樣本集中的每個圖像樣本進行圖像感知，得到每個圖像樣本的目標感知結果；調用基準感知模型按照目標圖像感知任務對每個圖像樣本進行圖像感知，得到每個圖像樣本的基準感知結果；分別對每個圖像樣本的目標感知結果和相應的基準感知結果進行差分處理，得到每個圖像樣本的差分結果；根據每個圖像樣本的差分結果，在圖像樣本集中進行難例樣本的挖掘，得到一個或多個難例樣本；根據通過一個或多個難例樣本確定的目標感知模型的優化參數，更新目標感知模型。本申請實施例可提升目標感知模型的感知能力。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種模型優化方法、裝置及計算機程序產品。

背景技術

目前，隨著計算機技術的持續發展，視覺感知技術已被廣泛關注；其中，視覺感知技術可理解成是一種調用感知模型對場景中的圖像進行圖像感知的技術。在視覺感知技術中，通常大部分的場景中的圖像均可被感知模型正確感知，而部分極端、罕見的場景中的圖像則容易被感知模型感知失敗；可見，現有的感知模型的感知能力較差。基于此，如何對感知模型進行模型優化，以提升感知模型的感知能力，成為了研究熱點。

發明內容

本申請實施例提供了一種模型優化方法、裝置及計算機程序產品，可以提升目標感知模型的模型性能，即提升目標感知模型的感知能力，以提升目標感知模型的感知準確率。

一方面，本申請實施例提供了一種模型優化方法，所述方法包括：

獲取圖像樣本集，調用待優化的目標感知模型按照目標圖像感知任務對所述圖像樣本集中的每個圖像樣本進行圖像感知，得到所述每個圖像樣本的目標感知結果；

調用基準感知模型按照所述目標圖像感知任務對所述每個圖像樣本進行圖像感知，得到所述每個圖像樣本的基準感知結果；其中，所述基準感知模型的感知準確率大于所述目標感知模型的感知準確率；

分別對所述每個圖像樣本的目標感知結果和相應的基準感知結果進行差分處理，得到所述每個圖像樣本的差分結果；

根據所述每個圖像樣本的差分結果，在所述圖像樣本集中進行難例樣本的挖掘，得到一個或多個難例樣本；

根據通過所述一個或多個難例樣本確定的所述目標感知模型的優化參數，更新所述目標感知模型。

另一方面，本申請實施例提供了一種模型優化裝置，所述裝置包括：

獲取單元，用于獲取圖像樣本集；

處理單元，用于調用待優化的目標感知模型按照目標圖像感知任務對所述圖像樣本集中的每個圖像樣本進行圖像感知，得到所述每個圖像樣本的目標感知結果；

所述處理單元，還用于調用基準感知模型按照所述目標圖像感知任務對所述每個圖像樣本進行圖像感知，得到所述每個圖像樣本的基準感知結果；其中，所述基準感知模型的感知準確率大于所述目標感知模型的感知準確率；

所述處理單元，還用于分別對所述每個圖像樣本的目標感知結果和相應的基準感知結果進行差分處理，得到所述每個圖像樣本的差分結果；

所述處理單元，還用于根據所述每個圖像樣本的差分結果，在所述圖像樣本集中進行難例樣本的挖掘，得到一個或多個難例樣本；

所述處理單元，還用于根據通過所述一個或多個難例樣本確定的所述目標感知模型的優化參數，更新所述目標感知模型。

再一方面，本申請實施例提供了一種計算機設備，所述計算機設備包括處理器、存儲器，其中，所述存儲器用于存儲計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時實現如下步驟：