[发明专利]模型训练方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供一种模型训练方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取第一样本，并对第一样本中符合裁剪条件的样本进行裁剪，得到第二样本。再利用由第一样本和第二样本组成的训练样本进行训练，得到第一模型。最后，根据第一模型输出的对应于训练样本的预测结果，确定对应的调整策略，并用此调整策略调整第一模型，得到第二模型。可见，本发明提供的方法中只会对符合裁剪条件的样本进行裁剪，避免出现将不满足裁剪条件的训练样本中的特征信息裁剪得过于细碎，导致模型训练效果降低的情况，也即是保证训练样本的质量。另外，本发明使用的是与预测结果对应的调整策略，使得调整方向更加有针对性，从而保证了模型训练的效果。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种模型训练方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

遥感可以通过人造地球卫星、航空等平台上的遥测仪器来对地球表面实施感应遥测。通过得到的遥感图像可以进行资源管理和检测。一种常见的资源监测场景为：对土地覆盖的检测，也即是检测出土地是森林、空旷土地、耕地、水域、工厂、商业区等。利用检测结果，可以实现对森林砍伐进行跟踪，也可以为城市规划提供参考。

对于遥感图像的分析，一种常见的方式为对遥感图像进行目标检测，以根据检测结果实现对遥感图像的分析。现有技术中，对遥感图像的目标检测通常是借助与预先训练完成的目标检测模型实现的。因此，目标检测模型的训练效果会直接影响目标检测结果的准确性。

而在模型训练过程中，训练样本的质量会直接影响到模型的训练效果，因此，如何得到合适的训练样本从而保证目标检测模型的训练效果就成了一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种模型训练方法、装置、电子设备和存储介质，用以保证训练样本的质量，并进一步保证模型的训练效果。

本发明实施例提供一种模型训练方法，包括：

获取第一样本；

对所述第一样本中符合裁剪条件的样本进行裁剪，得到第二样本；

根据包括所述第一样本和所述第二样本的训练样本进行模型训练，得到第一模型；

根据与所述第一模型输出的预测结果对应的调整策略调整所述第一模型，以得到第二模型，所述预测结果对应于所述训练样本。

本发明实施例提供一种模型训练装置，包括：

获取模块，用于获取第一样本；

裁剪模块，用于对所述第一样本中符合裁剪条件的样本进行裁剪，得到第二样本；

训练模块，用于根据包括所述第一样本和所述第二样本的训练样本进行模型训练，得到第一模型；

调整模块，用于根据与所述第一模型输出的预测结果对应的调整策略调整所述第一模型，以得到第二模型，所述预测结果对应于所述训练样本。

本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行时实现：

获取第一样本；

对所述第一样本中符合裁剪条件的样本进行裁剪，得到第二样本；

根据包括所述第一样本和所述第二样本的训练样本进行模型训练，得到第一模型；

根据与所述第一模型输出的预测结果对应的调整策略调整所述第一模型，以得到第二模型，所述预测结果对应于所述训练样本。

本发明实施例提供了一种存储计算机指令的计算机可读存储介质，当所述计算机指令被一个或多个处理器执行时，致使所述一个或多个处理器至少执行以下的动作：

获取第一样本；