[发明专利]图像的区域定位方法和目标区域定位模型的训练方法

权利要求书

1.一种图像的区域定位方法，包括：

获取待处理图像；

通过目标区域定位模型获取所述待处理图像对应的类激活图；

其中，所述目标区域定位模型是使用属于目标类别的样本图像集训练初始定位模型时，当根据各样本图像的类激活图确定的目标区域未完全覆盖相应样本图像中与所述目标类别相关的区域时，则继续使用所述样本图像对所述初始定位模型的模型参数进行调整得到的，各所述样本图像对应的类激活图是通过所述初始定位模型对所述样本图像进行处理获得的；

根据所述待处理图像对应的类激活图确定所述待处理图像中的目标区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过目标区域定位模型获取所述待处理图像对应的类激活图，包括：

将所述待处理图像输入至目标区域定位模型；

通过所述目标区域定位模型中的卷积层对所述待处理图像进行特征提取，获得所述待处理图像对应的多通道特征图；

通过所述目标区域定位模型中的分类层，用对应所述目标类别的权重对各通道的特征图进行加权求和，得到所述待处理图像对应所述目标类别的类激活图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理图像对应的类激活图确定所述待处理图像中的目标区域，包括：

将所述类激活图进行归一化处理和尺度缩放处理，获得所述待处理图像中各像素点属于目标区域的概率；

从所述待处理图像中确定所对应的所述概率大于预设阈值的像素点；

将确定的像素点构成的区域作为待处理图像中的目标区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理图像对应的类激活图确定所述待处理图像中的目标区域，包括：

将所述类激活图进行归一化处理和尺度缩放处理，获得所述待处理图像中各像素点属于目标区域的概率；

从所述待处理图像中确定所对应的所述概率大于预设阈值的像素点；

根据所述像素点的坐标，从所述像素点中确定顶点像素点；

根据所述顶点像素点获取矩形区域；

将所述矩形区域作为所述待处理图像中的目标区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述矩形区域作为所述待处理图像中的目标区域，包括：

当获取的矩形区域的尺寸小于预设阈值时，过滤掉所述矩形区域；

当获取的矩形区域中包括部分重叠的多个矩形区域时，根据所述多个矩形区域确定包括所述多个矩形区域的最小矩形区域，并将确定的所述最小矩形区域作为所述待处理图像中的目标区域。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述目标区域为所述待处理图像中的敏感区域，所述方法还包括：

对所述敏感区域进行模糊处理或马赛克处理；

显示经过处理后的待处理图像。

7.一种目标区域定位模型的训练方法，包括：

获取属于目标类别的样本图像集；

通过初始定位模型获取所述样本图像集中的各样本图像对应的类激活图；

根据所述类激活图确定所述样本图像中的目标区域；

当确定的所述目标区域未完全覆盖所述样本图像中与所述目标类别相关的区域时，则继续使用所述样本图像对所述初始定位模型的模型参数进行调整，得到用于对图像中的目标区域进行定位的目标区域定位模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过初始定位模型获取所述样本图像集中的各样本图像对应的类激活图，包括：

将所述样本图像输入至所述初始定位模型；

通过所述初始定位模型中的卷积层对所述样本图像进行特征提取，获得所述样本图像对应的多通道特征图；

通过所述初始定位模型中的分类层，用对应所述目标类别的权重对各通道的特征图进行加权求和，得到所述样本图像对应所述目标类别的类激活图。