[发明专利]用于检测物品类别和位置的检测网络的训练方法和装置

说明书

本发明公开了一种用于检测物品类别和位置的检测网络的训练方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：生成物品的虚拟图片；通过图像处理网络对所述虚拟图片进行处理，以生成与所述物品的虚拟图片对应的渲染图片，所述渲染图片与所述虚拟图片具有相同的标注信息；利用所述渲染图片及所述标注信息，对用于检测物品类别和位置的检测网络进行训练，得到训练后的所述检测网络。该实施方式能够大大节省检测网络训练所耗的时间和人力成本，训练后的检测网络能够具有较高的物品检测准确度，达到很好的检测效果，检测网络的泛化能力较强。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用于检测物品类别和位置的检测网络的训练方法和装置。

背景技术

随着科技的进步，物品检测的需求也与日俱增，例如，越来越多的仓库开始采用机械手抓取货物进行分拣以节约人力，为了准确抓取货物，需要应用检测网络对货物的类别和位置进行准确地检测。

现有的用于检测物品类别和位置的检测网络，由于检测网络的训练对训练样本的数量要求很高，需要采集大量的数据并对每一张图片中物品的位置和类别做人工标注，导致检测网络训练所耗的时间和人力成本都非常高，极大地降低了研发速度；此外，通过人工标注训练样本，使得训练样本的数量较为有限，导致检测网络的泛化能力较弱。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

现有训练方案需要较高的时间和人力成本，且训练得到的检测网络的泛化能力较弱。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种用于检测物品类别和位置的检测网络的训练方法和装置，能够大大节省检测网络训练所耗的时间和人力成本，训练后的检测网络能够具有较高的物品检测准确度，达到很好的检测效果，检测网络的泛化能力较强。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种用于检测物品类别和位置的检测网络的训练方法。

一种用于检测物品类别和位置的检测网络的训练方法，包括：生成物品的虚拟图片；通过图像处理网络对所述虚拟图片进行处理，以生成与所述物品的虚拟图片对应的渲染图片，所述渲染图片与所述虚拟图片具有相同的标注信息；利用所述渲染图片及所述标注信息，对用于检测物品类别和位置的检测网络进行训练，得到训练后的所述检测网络。

可选地，所述图像处理网络为对抗式生成网络，通过图像处理网络对所述虚拟图片进行处理的步骤之前，包括：在所述对抗式生成网络的第一损失函数的基础上，构建所述对抗式生成网络的第二损失函数，并使用所述第二损失函数训练所述对抗式生成网络，其中，所述第一损失函数为所述对抗式生成网络的原有损失函数；所述第二损失函数根据以下各项构建：所述第一损失函数、所述渲染图片与所述虚拟图片的损失、所述渲染图片的标注信息与所述虚拟图片的标注信息的损失。

可选地，生成物品的虚拟图片的步骤，包括：通过2D建模生成所述物品的虚拟图片；或者，通过3D建模生成所述物品的2D图片和3D深度图，并将所述2D图片作为所述物品的虚拟图片。

根据本发明实施例的另一方面，提供了一种用于检测物品类别和位置的检测网络的训练装置。

一种用于检测物品类别和位置的检测网络的训练装置，包括：虚拟图片生成模块，用于生成物品的虚拟图片；虚拟图片处理模块，用于通过图像处理网络对所述虚拟图片进行处理，以生成与所述物品的虚拟图片对应的渲染图片，所述渲染图片与所述虚拟图片具有相同的标注信息；第一网络训练模块，用于利用所述渲染图片及所述标注信息，对用于检测物品类别和位置的检测网络进行训练，得到训练后的所述检测网络。