[发明专利]一种模型训练的方法、对象检测的方法以及相关装置

权利要求书

1.一种模型训练的方法，其特征在于，包括：

向服务器发送图片标注指令；

接收服务器发送的待训练图片子集合，其中，所述待训练图片子集合属于待训练图片集合，所述待训练图片集合包含M个待训练图片，所述待训练图片子集合包含N个待训练图片，所述M为大于或等于1的整数，所述N为大于或等于1；且小于或等于所述M的整数；

获取所述待训练图片子集合中每个待训练图片所对应的标签信息，其中，所述标签信息用于标识待训练图片中的对象类型；

向所述服务器发送所述待训练图片子集合以及所述标签信息，以使所述服务器根据所述待训练图片子集合以及所述标签信息，训练得到目标检测模型，其中，所述目标检测模型用于获取图片中的对象检测信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图片标注指令接收服务器发送的待训练图片子集合之前，所述方法还包括：

若接收到第一图片上传指令，则响应于所述第一图片上传指令，向所述服务器上传待训练图片，直至上传完所述待训练图片集合；

若接收到第二图片上传指令，则响应于所述第二图片上传指令，向所述服务器上传数据压缩包，以使所述服务器根据所述数据压缩包生成所述待训练图片集合，其中，所述数据压缩包为对所述待训练图片集合进行压缩后生成的。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待训练图片子集合中每个待训练图片所对应的标签信息，包括：

接收所述待训练图片子集合中每个待训练图片所对应的图片标注指令，其中，图片标注指令中携带至少一个对象类型标识，每个对象类型标识对应于一个对象标签；

响应于所述每个待训练图片所对应的图片标注指令，生成所述待训练图片子集合中所述每个待训练图片所对应的标签信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述接收所述待训练图片子集合中每个待训练图片所对应的图片标注指令之前，所述方法还包括：

接收类型添加指令，其中，所述类型添加指令携带目标对象类型标识；

响应于所述类型添加指令，建立目标对象标签，其中，所述目标对象标签与所述目标对象类型标识具有对应关系。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述服务器发送所述待训练图片子集合以及所述标签信息之前，所述方法还包括：

接收模型训练参数，其中，所述模型训练参数至少包括模型类型、网络结构以及训练次数；

所述向所述服务器发送所述待训练图片子集合以及所述标签信息，以使所述服务器根据所述待训练图片子集合以及所述标签信息，训练得到目标检测模型，包括：

向所述服务器发送所述模型训练参数、所述待训练图片子集合以及所述标签信息，以使所述服务器根据所述模型训练参数对所述待训练图片子集合以及所述标签信息进行训练，得到所述目标检测模型。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述向所述服务器发送所述待训练图片子集合以及所述标签信息，以使所述服务器根据所述待训练图片子集合以及所述标签信息，训练得到目标检测模型之后，所述方法还包括：

获取待检测图片；

接收模型选择指令，其中，所述模型选择指令携带模型标识；

向服务器发送所述待检测图片以及所述模型选择指令，以使所述服务器根据所述模型选择指令获取所述目标检测模型，通过所述目标检测模型获取所述待检测图片的目标对象检测信息。