[发明专利]图像处理方法、神经网络的训练方法、装置以及设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

将待处理图像作为输入图像，提供给神经网络进行目标对象检测；其中，所述待处理图像包括：原始图像和/或所述原始至少一个图像的旋转图像；

根据所述神经网络针对各输入图像分别输出的目标对象检测信息，确定所述原始图像的目标对象检测结果；

其中，所述神经网络是利用多角度的旋转图像样本训练获得的，所述旋转图像样本由图像样本通过旋转预设角度或随机角度得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述旋转图像与原始图像大小相同，且包含有原始图像中完整的图像内容；

所述旋转图像的产生方式包括：

对所述原始图像进行缩小处理以及旋转处理；

其中，所述旋转处理包括：基于随机角度的旋转处理，和/或，基于预设旋转角度的旋转处理。

3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标对象检测结果信息包括：目标对象位置和目标对象位置的置信度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述神经网络包括：用于提取各输入图像的图像特征的主网络单元、用于检测各输入图像的目标对象位置的第一分支网络单元以及用于检测各输入图像的目标对象位置的置信度的第二分支网络单元；

其中，所述主网络单元输出的各输入图像的图像特征分别提供给第一分支网络单元和第二分支网络单元。

5.一种神经网络的训练方法，其特征在于，包括：

从训练数据集中获取图像样本；

将所述图像样本的旋转图像样本提供给待训练的神经网络，进行目标对象检测；

以所述图像样本的目标对象位置标注信息为指导信息，或者以基于所述图像样本的目标对象位置标注信息形成的所述旋转图像样本的目标对象位置标注信息为指导信息，对所述待训练的神经网络进行监督学习。

6.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

目标对象检测模块，用于将待处理图像作为输入图像，提供给神经网络进行目标对象检测；其中，所述待处理图像包括：原始图像和/或所述原始图像的至少一个旋转图像；

获得检测结果模块，用于根据所述神经网络针对各输入图像分别输出的目标对象检测信息，确定所述原始图像的目标对象检测结果；

其中，所述神经网络是利用多角度的旋转图像样本训练获得的，所述旋转图像样本由图像样本通过旋转预设角度或随机角度得到。

7.一种神经网络的训练装置，其特征在于，包括：

获取图像样本模块，用于从训练数据集中获取图像样本；

检测模块，用于将所述图像样本的旋转图像样本提供给待训练的神经网络，进行目标对象检测；

监督学习模块，用于以所述图像样本的目标对象位置标注信息为指导信息，或者以基于所述图像样本的目标对象位置标注信息形成的所述旋转图像样本的目标对象位置标注信息为指导信息，对所述待训练的神经网络进行监督学习。

8.一种电子设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，且所述计算机程序被执行时，实现上述权利要求1-5中任一项所述的方法中的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述权利要求1-5中任一项所述的方法中的步骤。

10.一种计算机程序，包括计算机指令，当所述计算机指令在设备的处理器中运行时，实现上述权利要求1-5中任一项所述的方法中的步骤。