[发明专利]目标检测及模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种目标检测模型训练方法，所述方法包括：

获取训练图像集，所述训练图像集中各训练图像中的检测目标存在对应标注框的标注框参数；

将所述训练图像集中的所述训练图像作为目标检测模型的输入，获取所述目标检测模型输出的所述训练图像中的所述检测目标对应预测框的预测框参数；

根据与所述标注框对应预设的边界框、所述标注框参数和所述预测框参数确定分类损失、交叠损失和定位损失；

根据所述分类损失、所述交叠损失和所述定位损失得到损失函数值；

根据所述损失函数值对所述目标检测模型中的模型参数进行调整并继续训练，直至满足训练停止条件时结束训练，得到训练完成的目标检测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测框参数包括类别预测概率和预测框位置参数；所述标注框参数包括标注框位置参数；所述根据与所述标注框对应预设的边界框、所述标注框参数和所述预测框参数确定分类损失包括：

根据所述标注框位置参数和所述边界框的位置参数确定各所述边界框分别与各所述标注框的匹配值；

根据柔性最大值损失函数、各所述匹配值和各所述类别预测概率得到分类损失。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测框参数还包括表征所述预测框和所述标注框重叠程度的定位置信度；所述根据与所述标注框对应预设的边界框、所述标注框参数和所述预测框参数确定交叠损失包括：

根据所述预测框位置参数和所述标注框位置参数得到所述预测框和所述标注框的交并比；

根据平滑损失函数、各所述匹配值、所述定位置信度和所述交并比得到交叠损失。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据与所述标注框对应预设的边界框、所述标注框参数和所述预测框参数确定定位损失包括：

根据所述平滑损失函数、各所述匹配值、所述预测框位置参数和所述标注框位置参数，得到位置参数定位损失；

根据所述位置参数定位损失求和得到定位损失。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述分类损失、所述交叠损失和所述定位损失得到损失函数值包括：

按照预设的调节系数对所述定位损失进行调整，并根据调整后的定位损失、所述分类损失和所述交叠损失求和得到损失和；

根据所述损失和与所述边界框的边界框数量的比值，得到损失函数值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练图像集中各训练图像包括预设数量比例的正样本训练图像和负样本训练图像，所述负样本图像通过困难样本挖掘处理得到。

7.一种目标检测方法，所述方法包括：

获取待检测图像；

采用如权利要求1至6任意一项所述的目标检测模型训练方法得到的目标检测模型对所述待检测图像进行目标检测，得到所述目标检测模型输出的预测框对应的预测框参数；

根据所述预测框参数中的定位置信度，通过非极大值抑制处理，从所述预测框中确定目标框，目标检测结果包括所述目标框。

8.一种目标检测模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：

训练样本获取模块，用于获取训练图像集，所述训练图像集中各训练图像中的检测目标存在对应标注框的标注框参数；

模型训练输出获取模块，用于将所述训练图像集中的所述训练图像作为目标检测模型的输入，获取所述目标检测模型输出的所述训练图像中的所述检测目标对应预测框的预测框参数；

损失元素确定模块，用于根据与所述标注框对应预设的边界框、所述标注框参数和所述预测框参数确定分类损失、交叠损失和定位损失；

损失函数确定模块，用于根据所述分类损失、所述交叠损失和所述定位损失得到损失函数值；

模型训练调整模块，用于根据所述损失函数值对所述目标检测模型中的模型参数进行调整并继续训练，直至满足训练停止条件时结束训练，得到训练完成的目标检测模型。