[发明专利]图像处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品

说明书

本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于图像处理和图像识别等场景。具体实现方案为：获取包含至少一个真实框的样本图像；针对至少一个真实框中的每个真实框，根据样本图像中各锚点框与真实框之间的交并比，获取K个候选锚点框；以及根据样本图像中K个候选锚点框与伪掩膜区域之间的交并比，从K个候选锚点框中选取N个候选锚点框，以作为样本图像中的正样本锚点框，其中，N小于K，伪掩膜区域是对真实框中的目标进行伪掩膜处理得到的区域。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于图像处理和图像识别等场景。

背景技术

近年来，随着计算机软硬件技术的发展，人工智能和机器学习领域也得到了巨大的进步。计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，是人工智能领域的一个重要部分，该技术也被广泛应用于图像处理及图像识别等应用场景。

目标检测是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点，如何高效提高检测效果和性能，已成为了重要的研究方向之一。

发明内容

本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：获取包含至少一个真实框的样本图像；针对所述至少一个真实框中的每个真实框，根据所述样本图像中各锚点框与真实框之间的交并比，获取K个候选锚点框；以及根据所述样本图像中所述K个候选锚点框与伪掩膜区域之间的交并比，从所述K个候选锚点框中选取N个候选锚点框，以作为所述样本图像中的正样本锚点框，其中，N小于K，所述伪掩膜区域是对所述真实框中的目标进行伪掩膜处理得到的区域。

根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理装置，包括：样本图像获取模块，用于获取包含至少一个真实框的样本图像；候选锚点框选取模块，用于针对所述至少一个真实框中的每个真实框，根据所述样本图像中各锚点框与真实框之间的交并比，获取K个候选锚点框；以及正样本锚点框确定模块，用于根据所述样本图像中所述K个候选锚点框与伪掩膜区域之间的交并比，从所述K个候选锚点框中选取N个候选锚点框，以作为所述样本图像中的正样本锚点框，其中，N小于K，所述伪掩膜区域是对所述真实框中的目标进行伪掩膜处理得到的区域。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开实施例所述的方法。

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，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据本公开实施例所述的方法。

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处理器执行时实现根据本公开实施例所述的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1示例性示出了适于本公开实施例的图像处理方法和装置的系统架构；

图2示例性示出了根据本公开实施例的图像处理方法的流程图；

图3示例性示出了根据本公开实施例的图像处理方法的示意图；

图4示例性示出了根据本公开实施例的锚点框与真实框之间的交并比的示意图；

图5示例性示出了根据本公开一实施例的确定正、负样本锚点框的示意图；