[发明专利]图像检测模型的训练方法、图像检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种图像检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取样本图像以及所述样本图像的标注几何图形参数，所述样本图像的标注几何图形参数是通过标注得到的所述样本图像中的几何图形的参数信息；

根据第一网络模型获取所述样本图像的预测几何图形参数，所述样本图像的预测几何图形参数是通过预测得到的所述样本图像中的几何图形的参数信息；

基于所述样本图像的标注几何图形参数和所述预测几何图形参数，对所述第一网络模型进行调整，得到图像检测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一网络模型获取所述样本图像的预测几何图形参数，包括：

根据所述第一网络模型获取所述样本图像的预测关键点热图，所述样本图像的预测关键点热图是通过预测得到的所述样本图像的至少一个关键点的热图；

基于所述样本图像的预测关键点热图获取所述样本图像的预测几何图形参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一网络模型获取所述样本图像的预测关键点热图，包括：

根据所述第一网络模型获取所述样本图像的下采样特征图，所述样本图像的下采样特征图包括所述样本图像的语义信息；

基于所述样本图像的下采样特征图确定所述样本图像的空间特征图，所述样本图像的空间特征图包括所述样本图像的空间位置信息；

基于所述样本图像的空间特征图确定所述样本图像的预测关键点热图。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本图像的预测关键点热图获取所述样本图像的预测几何图形参数，包括：

基于所述样本图像的预测关键点热图确定所述样本图像的至少一个关键点；

基于各个关键点的位置信息，从所述至少一个关键点中筛选出目标关键点；

基于所述目标关键点确定所述样本图像的预测几何图形参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各个关键点的位置信息，从所述至少一个关键点中筛选出目标关键点，包括：

确定所述样本图像中的目标区域的尺寸信息和所述目标区域的中心点的位置信息；

基于所述中心点的位置信息以及所述各个关键点的位置信息，确定所述各个关键点对应的距离信息，任一个关键点对应的距离信息是所述中心点与所述任一个关键点之间的距离信息；

基于所述目标区域的尺寸信息和所述各个关键点对应的距离信息，从所述至少一个关键点中筛选出目标关键点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标区域的尺寸信息和所述各个关键点对应的距离信息，从所述至少一个关键点中筛选出目标关键点，包括：

对于任一个关键点，确定所述目标区域的尺寸信息和所述任一个关键点对应的距离信息的比值，所述比值表征所述目标区域与所述任一个关键点之间的距离关系；

从所述至少一个关键点中筛选出所述比值不大于比值阈值的目标关键点。

7.根据权利要求2至6任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本图像的标注几何图形参数和所述预测几何图形参数，对所述第一网络模型进行调整，得到图像检测模型，包括：

获取所述样本图像的标注关键点热图，所述样本图像的标注关键点热图是通过标注得到的所述样本图像的至少一个关键点的热图；

基于所述样本图像的标注几何图形参数、所述预测几何图形参数、所述标注关键点热图以及所述预测关键点热图，对所述第一网络模型进行调整，得到图像检测模型。