[发明专利]检测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及基于人工智能的图像识别技术，特别涉及一种检测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取样本图像集合，根据样本图像集合进行划分得到更新的第一样本图像和更新的第二样本图像；获取对第一样本图像进行分割得到的候选图像区域集合；获取候选图像区域分别对应的第一关系度；获取候选图像区域分别对应的第二关系度；根据第一关系度以及第二关系度从候选图像区域集合中筛选出包括目标对象的目标图像区域；根据目标图像区域对第二检测模型进行模型训练，得到第一样本图像对应的更新的第一检测模型，当更新的第一检测模型收敛时，将更新后的第一检测模型作为目标检测模型。上述方法得到的目标检测模型对象检测准确度高。

本申请是于2019年06月18日提交中国专利局，申请号为201910528002.0，发明名称为“检测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质”的分案申请，其全部内容通过引用结合在本申请中。

技术领域

本申请涉及图像识别领域，特别是涉及检测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

图像识别技术是指识别出图像所包括的物体的技术，是一种常见的图像处理的方式。相关技术中，可以通过机器学习模型对图像是否包括所识别的物体进行检测。在对机器学习模型进行模型训练时，可以获取包括目标物体的图像进行模型训练，使得机器学习模型学习到识别包括目标物体的图像的模型参数。然而，包括目标物体的图像一般比较大，而目标物体比较小，导致学习得到的模型对象检测准确度低。

发明内容

基于此，有必要针对上述学习得到的模型对象检测准确度低的问题，提供一种检测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种检测模型训练方法，所述方法包括：获取对第一样本图像进行分割得到的候选图像区域集合，所述候选图像区域集合包括多个候选图像区域；获取所述候选图像区域分别对应的第一关系度，所述第一关系度是将所述候选图像区域分别输入到第一检测模型，输出的所述候选图像区域包括目标对象的关系度，所述第一检测模型是基于所述第一样本图像进行模型训练得到的；获取所述候选图像区域分别对应的第二关系度，所述第二关系度是将所述候选图像区域分别输入到第二检测模型，输出的所述候选图像区域包括目标对象的关系度，所述第二检测模型是利用所述第二样本图像对所述第一检测模型进行模型训练得到的；根据所述第一关系度以及所述第二关系度得到关系度变化值，根据所述关系度变化值从所述候选图像区域集合中筛选出包括目标对象的目标图像区域；根据所述目标图像区域进行模型训练，得到目标检测模型，所述目标检测模型用于对待测图像进行对象检测。

一种检测模型训练装置，所述装置包括：候选图像区域集合获取模块，用于获取对第一样本图像进行分割得到的候选图像区域集合，所述候选图像区域集合包括多个候选图像区域；第一关系度获取模块，用于获取所述候选图像区域分别对应的第一关系度，所述第一关系度是将所述候选图像区域分别输入到第一检测模型，输出的所述候选图像区域包括目标对象的关系度，所述第一检测模型是基于所述第一样本图像进行模型训练得到的；第二关系度获取模块，用于获取所述候选图像区域分别对应的第二关系度，所述第二关系度是将所述候选图像区域分别输入到第二检测模型，输出的所述候选图像区域包括目标对象的关系度，所述第二检测模型是利用所述第二样本图像对所述第一检测模型进行模型训练得到的；目标图像区域筛选模块，用于根据所述第一关系度以及所述第二关系度得到关系度变化值，根据所述关系度变化值从所述候选图像区域集合中筛选出包括目标对象的目标图像区域；第一模型训练模块，用于根据所述目标图像区域进行模型训练，得到目标检测模型，所述目标检测模型用于对待测图像进行对象检测。