[发明专利]模型训练及图像检测方法、装置及设备

说明书

本申请提供一种模型训练及图像检测方法、装置及设备，该方法包括：获取训练样本，所述训练样本中包括多张第一样本图像、所述第一样本图像的样本检测图像和多张第二样本图像，所述样本检测图像为对所述第一样本图像上的样本物体进行标注得到的图像；根据所述多张第一样本图像、所述第一样本图像的样本检测图像和所述多张第二样本图像对第一模型进行至少一次半监督模型训练，得到训练好的第一模型。在训练样本规模不变的情况下，由于加入了无标签的训练样本进行训练，因此减小了对样本图像进行标注的图像数量，降低了模型训练的人力成本。

技术领域

本申请实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种模型训练及图像检测方法、装置及设备。

背景技术

图像检测指的是图像中识别是否有目标物，以及目标物在图像中的位置的过程。图像检测具有广泛的应用场景，如货物识别、智能医疗等等。

目前的图像检测主要是基于图像检测模型实现的。在图像检测模型的训练过程中，需要获取样本图像以及样本图像的标注信息，然后通过样本图像和标注信息对图像检测模型进行训练。在训练完成后，图像检测模型具备对图像进行检测的能力。将待检测图像输入至图像检测模型，即可得到相应的检测结果。

由于图像检测模型训练中需要的训练样本十分庞大，往往需要大量的标注人员对样本图像进行标注，因此图像检测模型训练的人力成本较高。

发明内容

本申请为解决上述问题，提供一种模型训练及图像检测方法、装置及设备。

第一方面，本申请提供一种模型训练方法，包括：

获取训练样本，所述训练样本中包括多张第一样本图像、所述第一样本图像的样本检测图像和多张第二样本图像，所述样本检测图像为对所述第一样本图像上的样本物体进行标注得到的图像；

根据所述多张第一样本图像、所述第一样本图像的样本检测图像和所述多张第二样本图像对第一模型进行至少一次半监督模型训练，得到训练好的第一模型。

在一种可能的实施方式中，根据所述多张第一样本图像、所述第一样本图像的样本检测图像和所述多张第二样本图像对第一模型进行至少一次半监督模型训练，得到训练完成的第一模型，包括：

根据所述多张第一样本图像和所述第一样本图像的样本检测图像获取训练好的标注模型；

将所述第二样本图像输入至所述训练好的标注模型，得到所述第二样本图像的样本检测图像；

根据所述第一样本图像、所述第一样本图像的样本检测图像、所述第二样本图像和所述第二样本图像的样本检测图像对所述第一模型进行训练，得到所述训练好的第一模型。

在一种可能的实施方式中，根据所述多张第一样本图像和所述第一样本图像的样本检测图像获取训练好的标注模型，包括：

针对所述多张第一样本图像中的任意一张第一样本图像，将所述第一样本图像输入至标注模型，得到所述标注模型输出的标注检测图像；

根据所述标注检测图像和所述第一样本图像的样本检测图像对所述标注模型的参数进行调整；

在所述标注检测图像和所述第一样本图像的样本检测图像之间的差异值小于或等于第一预设值时，得到所述训练好的标注模型。

在一种可能的实施方式中，所述第一模型包括分割子模型和识别子模型；根据所述第一样本图像、所述第一样本图像的样本检测图像、所述第二样本图像和所述第二样本图像的样本检测图像对所述第一模型进行训练，得到所述训练好的第一模型，包括：

针对所述多张第一样本图像和所述多张第二样本图像中的任意样本图像，将所述样本图像输入至所述分割子模型，得到所述分割子模型输出的分割图像，所述分割图像上包括前景区域和背景区域，所述前景区域的像素点的像素值为第一像素值，所述背景区域的像素点的像素值为第二像素值；