[發明專利]用于訓練圖像檢測模型的方法和裝置

在審

• 申請號: 202210102990.4
• 申請日: 2022-01-27
• 公開（公告）號: CN114511757A
• 公開（公告）日: 2022-05-17
• 發明（設計）人: 王健;韓鈞宇
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06V40/16;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市漢坤律師事務所 11602
• 代理人: 姜浩然;吳麗麗

1.一種用于訓練圖像檢測模型的方法，包括：

將訓練圖像劃分為多個圖像塊；

從所述多個圖像塊中剪切至少一個圖像塊，并且對所述至少一個圖像塊中的每一個圖像塊，采用相同尺寸的替換圖像塊進行填充，以對所述多個圖像塊進行數據增強；以及

基于經數據增強后的多個圖像塊，訓練所述圖像檢測模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，對于所述至少一個圖像塊中的每一個圖像塊，該圖像塊的相同尺寸的替換圖像塊包括：各個位置具有統一的像素的圖像塊，或者來自區別于所述訓練圖像的另一圖像的圖像塊。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其中，所述基于經數據增強后的多個圖像塊，訓練所述圖像檢測模型包括：

將所述經數據增強后的多個圖像塊輸入至所述圖像檢測模型，以獲得預測結果集合，所述預測結果集合包括指示所述訓練圖像的預測分類的第一預測結果；

基于所述訓練圖像的真實分類和所述第一預測結果，獲得第一損失值；以及

基于所述第一損失值，調整所述圖像檢測模型的參數。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述預測結果集合包括所述多個數據增強后的多個圖像塊對應的多個第二預測結果，所述多個第二預測結果中的每一個第二預測結果指示相應的圖像塊的預測標簽，所述基于經數據增強后的多個圖像塊，訓練所述圖像檢測模型還包括：

獲得所述經數據增強后的多個圖像塊中的每一個圖像塊的真實標簽，該真實標簽指示該圖像塊是否來自于所述訓練圖像；

基于所述經數據增強后的多個圖像塊對應的多個真實標簽和所述多個第二預測結果，獲得多個第二損失值；以及

基于所述多個第二損失值，調整所述圖像檢模型的參數。

5.一種圖像檢測方法，包括：

獲取待檢測圖像；以及

將所述待檢測圖像輸入至根據權利要求1-4任一項所述的方法訓練的圖像檢測模型中，以得到圖像檢測結果。

6.一種用于訓練圖像檢測模型的裝置，包括：

圖像劃分單元，被配置用于將訓練圖像劃分為多個圖像塊；

數據增強單元，被配置用于從所述多個圖像塊中剪切至少一個圖像塊，并且對所述至少一個圖像塊中的每一個圖像塊，采用相同尺寸的替換圖像塊進行填充，以對所述多個圖像塊進行數據增強；以及

訓練單元，被配置用于基于經數據增強后的多個圖像塊，訓練所述圖像檢測模型。

7.根據權利要求6所述的裝置，其中，對于所述至少一個圖像塊中的每一個圖像塊，該圖像塊的相同尺寸的替換圖像塊包括：各個位置具有統一的像素的圖像塊，或者來自區別于所述訓練圖像的另一圖像的圖像塊。

8.根據權利要求6或7所述的裝置，其中，所述訓練單元包括：

預測結果獲取單元，被配置用于將所述經數據增強后的多個圖像塊輸入至所述圖像檢測模型，以獲得預測結果集合，所述預測結果集合包括指示所述訓練圖像的預測分類的第一預測結果；

第一計算單元，被配置用于基于所述訓練圖像的真實分類和所述第一預測結果，獲得第一損失值；以及

第一調整單元，被配置用于基于所述第一損失值，調整所述圖像檢測模型的參數。

9.根據權利要求8所述的裝置，其中，所述預測結果集合包括所述多個數據增強后的多個圖像塊對應的多個第二預測結果，所述多個第二預測結果中的每一個第二預測結果指示相應的圖像塊的預測標簽，所述訓練單元還包括：

圖像塊標簽獲取單元，被配置用于獲得所述經數據增強后的多個圖像塊中的每一個圖像塊的真實標簽，該真實標簽指示該圖像塊是否來自于所述訓練圖像；

第二計算單元，被配置用于基于所述經數據增強后的多個圖像塊對應的多個真實標簽和所述多個第一預測結果，獲得多個第二損失值；以及

第二調整單元，被配置用于基于所述多個第二損失值，調整所述圖像檢模型的參數。