[发明专利]目标检测方法及其相关的模型训练方法、设备、装置

说明书

本申请公开了一种目标检测方法及其模型的训练方法及相关装置、设备，其中，检测模型的训练方法包括：获取在仿真环境中进行仿真采集得到的第一样本图像，并确定第一样本图像中的仿真物体的实际位置信息；其中，第一样本图像包含图像中像素点的深度值；将第一样本图像中的部分像素点的深度值调整为预设深度值，以得到第二样本图像；利用检测模型对第二样本图像进行处理，以得到仿真物体的预测位置信息；基于实际位置信息与预测位置信息，调整检测模型的参数。上述方案中经过训练的检测模型能够更加容易应用于真实环境中，提高了检测模型对真实环境中采集的图像进行目标检测的准确性和可靠性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种目标检测方法及其相关的模型训练方法、设备、装置。

背景技术

随着计算机软硬件的发展，人工智能技术日益成熟，利用各种检测模型对图像进行目标检测，以获得图像上的目标信息，已普遍应用在各行业中。例如在工业生产中，可对物体进行拍摄，并利用训练好的检测模型对拍摄得到的图像中物体的可抓取点进行检测，然后利用机械臂按照该可抓取点实现抓取物体。

目前，需要采用大批量人工批注的真实数据作为样本对检测模型进行训练，由此方可训练得到准确可靠的检测模型。由于使用人工标注的真实数据训练模型，其成本非常高昂。

发明内容

本申请提供一种目标检测方法及其相关的模型训练方法、设备、装置。

本申请第一方面提供一种检测模型的训练方法。该方法包括：获取在仿真环境中进行仿真采集得到的第一样本图像，并确定第一样本图像中的仿真物体的实际位置信息；其中，第一样本图像包含图像中像素点的深度值；将第一样本图像中的部分像素点的深度值调整为预设深度值，以得到第二样本图像；利用检测模型对第二样本图像进行处理，以得到仿真物体的预测位置信息；基于实际位置信息与预测位置信息，调整检测模型的参数。

因此，通过获取在仿真环境中进行仿真采集得到的第一样本图像，将第一样本图像中的部分像素点的深度值调整为预设深度值得到第二样本图像，进而利用第二样本图像训练得到检测模型，故实现利用仿真图像数据训练得到检测模型，且该仿真图像数据无需人工标注，降低了标注成本。另外，第二样本图像是将仿真采集得到的第一样本图像的部分像素点的深度值调整为预设深度值而得到的，故可以贴近于在真实环境中的得到的真实数据，因此，在利用第二样本图像来训练检测模型的情况下，可以使得经过训练的检测模型更加容易应用于真实环境中，提高了检测模型对真实环境中采集的图像进行目标检测的准确性和可靠性。

其中，上述将第一样本图像中的部分像素点的深度值调整为预设深度值，以得到第二样本图像，包括：从第一样本图像中选择至少一个待调整区域；将第一样本图像中属于待调整区域的像素点的深度值调整为预设深度值，以得到第二样本图像。

因此，将待调整区域中的深度值调整为预设深度值，实现了对样本图像中的深度值的填充。

其中，上述从第一样本图像中选择至少一个待调整区域，包括第一样本图像中随机选择至少一个待调整区域；其中，待调整区域的尺寸为预设尺寸或者随机确定的尺寸。

因此，通过随机选择待调整区域以将其深度值调整为预设深度值，可以使得到的第二样本图像更贴近于真实环境中采集的图像，使得利用第二样本图像训练得到的检测模型，可以更加容易应用于真实环境中，进一步提高了检测模型对真实环境中采集的图像进行目标检测的准确性和可靠性。

其中，上述仿真物体的实际位置信息包括仿真物体上的至少一个预设点的实际位置信息，和/或仿真物体的实际位置参考信息；仿真物体的预测位置信息包括仿真物体上的至少一个预设点的预测位置信息，和/或仿真物体的预测位置参考信息。

因此，训练得到的检测模型能够实现对物体的预设点位置和/或位置参考信息的检测，进而可利用该检测得到的位置信息进行相应操作。