[发明专利]用于训练目标检测模型的方法、目标检测方法及装置

说明书

本申请公开了一种用于训练目标检测模型的方法、目标检测方法及装置，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习等领域。具体实现方案为：获取样本图片集合以及样本图片集合中各个样本图片的标注区域；根据标注区域和预设的目标锚点框，确定各个样本图片的第一交并比；根据标注区域和目标锚点框对应的辅助锚点框，确定各个样本图片的第二交并比；根据样本图片集合、第一交并比和第二交并比，对待训练的目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型。这一过程能够平衡模型训练复杂度与模型训练精准度。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉、深度学习等技术领域，尤其涉及一种用于训练目标检测模型的方法、目标检测方法及装置。

背景技术

目前，目标检测已广泛应用至智能化交通系统、智能化监控系统等多种场景，用于在各个应用场景中提取目标。

在实践中发现，现在应用于目标检测的模型如需较高的精准度，则需要引入大量复杂的处理逻辑，会导致模型训练复杂度增高。可见，如何实现平衡模型训练复杂度与模型训练精准度成为了亟需解决的问题。

发明内容

本公开提供了一种用于训练目标检测模型的方法、目标检测方法及装置。

根据本公开的一方面，提供了一种用于训练目标检测模型的方法，包括：获取样本图片集合以及样本图片集合中各个样本图片的标注区域；根据标注区域和预设的目标锚点框，确定各个样本图片的第一交并比；根据标注区域和目标锚点框对应的辅助锚点框，确定各个样本图片的第二交并比；根据样本图片集合、第一交并比和第二交并比，对待训练的目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种目标检测方法，包括：根据目标图片、预设的目标锚点框和训练好的目标检测模型，确定目标图片的候选区域和锚点框区域；基于候选区域和锚点框区域，确定目标图片的目标区域。

根据本公开的另一方面，提供了一种用于训练目标检测模型的装置，包括：目标获取单元，被配置成获取样本图片集合以及样本图片集合中各个样本图片的标注区域；第一交并比确定单元，被配置成根据标注区域和预设的目标锚点框，确定各个样本图片的第一交并比；第二交并比确定单元，被配置成根据标注区域和目标锚点框对应的辅助锚点框，确定各个样本图片的第二交并比；模型训练单元，被配置成根据样本图片集合、第一交并比和第二交并比，对待训练的目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种目标检测装置，包括：区域确定单元，被配置成根据目标图片、预设的目标锚点框和训练好的目标检测模型，确定目标图片的候选区域和锚点框区域；目标确定单元，被配置成基于候选区域和锚点框区域，确定目标图片的目标区域。

根据本公开的另一方面，提供了一种执行用于训练目标检测模型的方法或目标检测方法的电子设备，包括：一个或多个计算单元；存储单元，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个计算单元执行，使得一个或多个计算单元实现如上任意一项用于训练目标检测模型的方法或目标检测方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如上任意一项用于训练目标检测模型的方法或目标检测方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被计算单元执行时实现如上任意一项用于训练目标检测模型的方法或目标检测方法。

根据本申请的技术，提供一种用于训练目标检测模型的方法，能够采用目标锚点框和辅助锚点框分别计算得到第一交并比和第二交并比，利用第一交并比和第二交并比对待训练的目标检测模型进行训练，能够提高交并比的精准度，从而提高模型的训练精准度。此外，采用本申请的模型训练方法，无需引入较为复杂的处理逻辑，只需对锚点框进行优化，将锚点框划分为目标锚点框和辅助锚点框进行相应的处理，模型训练复杂度较低，从而实现了平衡模型训练复杂度与模型训练精准度。