[发明专利]一种图像检测方法、装置、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取神经网络层的初始化参数的分布，所述神经网络层为图像检测神经网络中的神经网络层；

基于马尔可夫蒙特卡洛对所述初始化参数的分布进行采样处理，得到目标初始化参数；

采用训练数据对包括所述目标初始化参数的图像检测神经网络进行训练，得到训练后的图像检测神经网络；所述训练后的图像检测神经网络用于进行图像检测，所述训练数据包括图像数据。

2.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述神经网络的初始化参数为所述图像检测神经网络的权值和/或偏置。

3.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述获取神经网络层的初始化参数的分布，包括：

获取所述神经网络层的输入神经元数量和输出神经元数量；

基于所述输入神经元数量和所述输出神经元数量，得到所述神经网络层的初始化参数的分布和所述初始化参数的取值范围。

4.根据权利要求3所述的图像检测方法，其特征在于，所述神经网络层的初始化参数的分布的类型为高斯正态分布。

5.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述基于马尔可夫蒙特卡洛对所述初始化参数的分布进行采样处理，得到目标初始化参数，包括：

基于马尔可夫蒙特卡洛对所述初始化参数的分布进行采样处理，得到随机初始化参数；

对所述随机初始化参数进行稀疏处理，得到稀疏初始化参数，将所述稀疏初始化参数作为目标初始化参数。

6.一种图像检测装置，其特征在于，所述装置包括：

初始化参数分布获取模块，获取神经网络层的初始化参数的分布，所述神经网络层为图像检测神经网络中的神经网络层；

采样模块，基于马尔可夫蒙特卡洛对所述初始化参数的分布进行采样处理，得到目标初始化参数；

训练模块，用于采用训练数据对包括所述目标初始化参数的图像检测神经网络进行训练，得到训练后的图像检测神经网络；所述训练后的图像检测神经网络用于进行图像检测，所述训练数据包括图像数据。

7.根据权利要求6所述的图像检测装置，所述初始化参数分布获取模块，包括：

第一获取子模块，用于获取所述神经网络层的输入神经元数量和输出神经元数量；

第二获取子模块，基于所述输入神经元数量和所述输出神经元数量，得到所述神经网络层的初始化参数的分布和所述初始化参数的取值范围；所述神经网络层的初始化参数的分布的类型为高斯正态分布。

8.根据权利要求7所述的图像检测装置，所述采样模块，包括：

采样子模块，用于基于马尔可夫蒙特卡洛对所述初始化参数的分布进行采样处理，得到随机初始化参数；

稀疏处理子模块，对所述随机初始化参数进行稀疏处理，得到稀疏初始化参数，将所述稀疏初始化参数作为目标初始化参数。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序，所述程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至5任一所述的图像检测方法。

10.一种图像检测电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有程序，所述程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至5任一所述的图像检测方法。