[发明专利]ROI检测模型训练方法、检测方法、装置、设备和介质

说明书

本公开提供了ROI检测模型训练方法、检测方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术。具体实现方案为：对样本图像进行特征提取，得到样本特征数据；对样本特征数据进行非线性映射，得到第一特征数据和第二特征数据；根据第一特征数据在标签ROI的关联区域中的第三特征数据和第二特征数据，确定区域间差异数据；根据区域间差异数据和标签ROI的关联区域，调整ROI检测模型的待训练参数。根据本公开的技术，提高了ROI检测模型的检测精度。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术，具体涉及一种ROI检测模型训练方法、检测方法、装置、设备和介质。

背景技术

在图像处理领域，感兴趣区域(region of interest，ROI)是从图像中选择的一个图像区域，该区域是图像分析所关注的重点，圈定该区域作为对图像进一步处理的前提，可以减少图像处理时间，增加图像处理精度。

发明内容

本公开提供了一种ROI检测模型训练方法、检测方法、装置、设备和介质。

根据本公开的一方面，提供了一种感兴趣区域检测模型训练方法，包括：

对样本图像进行特征提取，得到样本特征数据；

对样本特征数据进行非线性映射，得到第一特征数据和第二特征数据；其中，第一特征数据指示在查询空间下的特征映射结果，第二特征数据指示在值空间下的特征映射结果；

根据第一特征数据在标签ROI的关联区域中的第三特征数据和第二特征数据，确定区域间差异数据；

根据区域间差异数据和标签ROI的关联区域，调整ROI检测模型的待训练参数。

根据本公开的另一方面，还提供了一种感兴趣区域检测方法，包括：

根据训练好的特征提取参数，对待检测图像进行特征提取，得到预测特征数据；其中，特征提取参数采用本公开实施例所提供的任意一种感兴趣区域检测模型训练方法训练得到；

根据训练好的解码参数，对预测特征数据进行解码处理，得到ROI预测结果。

根据本公开的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开实施例提供的任意一种感兴趣区域检测模型训练方法，或执行本公开实施例提供的任意一种感兴趣区域检测方法。

根据本公开的另一方面，还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本公开实施例提供的任意一种感兴趣区域检测模型训练方法，或执行本公开实施例提供的任意一种感兴趣区域检测方法。

根据本公开的技术，提高了感兴趣区域检测模型的检测精度。

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1A是本公开实施例提供的一种ROI检测模型的结构图；

图1B是现有技术提供的一种ROI检测模型的结构图；

图1C是本公开实施例提供的一种ROI检测模型训练方法的流程图；

图2A是本公开实施例提供的一种ROI检测模型的训练方法的流程图；