[发明专利]目标识别方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：

将待识别目标的第一图像输入矫正参数预测网络，得到第一色彩矫正参数；

根据所述第一色彩矫正参数对所述第一图像进行色彩矫正，得到第二图像；

根据目标识别网络对所述第二图像进行目标识别，得到目标识别结果；

其中，所述目标识别网络根据多个样本图像和所述多个样本图像中每个样本图像的标注信息训练得到，所述矫正参数预测网络根据所述目标识别网络的训练过程中的反向传播误差训练得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一色彩矫正参数对所述第一图像进行色彩矫正，得到第二图像之前，还包括：

获取所述多个样本图像，以及所述多个样本图像中每个样本图像的标注信息；

根据所述多个样本图像，以及所述多个样本图像中每个样本图像的标注信息，对初始识别网络进行训练，并根据训练过程中每个样本图像对应的反向传播误差，更新所述初始识别网络中的识别参数和初始参数预测网络中的矫正参数，以得到所述目标识别网络和所述矫正参数预测网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个样本图像，以及所述多个样本图像中每个样本图像的标注信息，对初始识别网络进行训练，并根据训练过程中每个样本图像对应的反向传播误差，更新所述初始识别网络中的识别参数和初始参数预测网络中的矫正参数，以得到所述目标识别网络和所述矫正参数预测网络，包括：

从所述多个样本图像中选择一个样本图像，根据选择的样本图像执行以下操作，直至根据所述多个样本图像中的每个样本图像均已执行以下操作为止：

将所述选择的样本图像输入上一次更新矫正参数后的参数预测网络，得到矫正预测参数，其中，当所述选择的样本图像为首个选择的样本图像时，所述上一次更新矫正参数后的参数预测网络是指所述初始参数预测网络；

根据所述矫正预测参数，对所述选择的样本图像进行色彩矫正，得到矫正后的样本图像；

根据所述矫正后的样本图像和所述选择的样本图像的标注信息，对上一次更新识别参数后的识别网络进行训练，并确定所述选择的样本图像对应的反向传播误差，其中，当所述选择的样本图像为首个选择的样本图像时，所述上一次更新识别参数的识别网络是指所述初始识别网络；

根据所述选择的样本图像对应的反向传播误差，对上一次更新识别参数后的识别网络中的识别参数和上一次更新矫正参数后的参数预测网络中的矫正参数进行更新。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述矫正预测参数，对所述选择的样本图像进行色彩矫正，得到矫正后的样本图像，包括：

根据所述矫正预测参数和预置矫正参数，对所述选择的样本图像进行色彩矫正，得到所述矫正后的样本图像，所述矫正预测参数和所述预置矫正参数均包括K个标量值，且所述预置矫正参数包括的K个标量值与所述矫正预测参数包括的K个标量值一一对应。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述矫正预测参数和预置矫正参数，对所述选择的样本图像进行色彩矫正，得到所述矫正后的样本图像，包括：

根据所述矫正预测参数和预置矫正参数，通过下述公式，对所述选择的样本图像进行色彩矫正，得到所述矫正后的样本图像；

其中，在上述公式中，i为大于或等于1、且小于或等于所述K的整数，ω_i为所述矫正预测参数包括的第i个标量值，β_i为所述预置矫正参数包括的第i个标量值，x为所述选择的样本图像包括的任一像素点的归一化像素值，f(x)为所述矫正后的样本图像包括的像素点中与所述x对应的像素点的归一化像素值。