[发明专利]检测模型训练方法、单字检测方法、装置、设备及介质

说明书

本发明实施例公开了一种检测模型训练方法、单字检测方法、装置、设备及介质。文本单字检测模型训练方法包括：获取样本图像数据，其中，样本图像数据包括标注单字位置的样本位置数据以及包括标注文字数量的样本数量数据；基于样本位置数据生成基础训练样本数据，基于样本数量数据生成弱监督训练样本数据；使用基础训练样本数据和弱监督训练样本数据对预先构建的文本单字检测模型进行训练，得到训练好的文本单字检测模型。本发明实施例提供的文本单字检测模型训练方法减少了样本图像数据的标注成本，实现了在降低数据标注成本的基础上训练出预测准确的文本单字检测模型。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种检测模型训练方法、单字检测方法、装置、设备及介质。

背景技术

光学符号识别技术是利用计算机视觉技术将图像中的文字提取转换为人和计算机可以理解的文本。单字识别方法是光学符号识别的方法中的一种，单字识别方法是检测图像中的文本区域，对文本区域中的单个文字进行分割，对单个文字进行分类识别。对于单字识别方法，单个文字的检测和分割是进行文字识别之前必须的步骤，基于深度学习的文字检测方法为常用的单字分割方法中的一种，具体为：将单个文字作为物体，使用现有的YOLO，SSD，Faster-RCNN等物体检测器进行单个文字的检测或者使用DeepLab，Mask-Rcnn等实例分割方法对单个文字进行实例分割。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在以下技术问题：基于物体检测器的检测方法需要大量的带有单字坐标标注的训练数据，数据标注成本高，并且标注过程中对于证件类数据容易造成个人隐私数据泄露。

发明内容

本发明实施例提供了一种检测模型训练方法、单字检测方法、装置、设备及介质，以实现降低模型训练时的数据标注成本。

第一方面，本发明实施例提供了一种文本单字检测模型训练方法，包括：

获取样本图像数据，其中，样本图像数据包括标注单字位置的样本位置数据以及包括标注文字数量的样本数量数据；

基于样本位置数据生成基础训练样本数据，基于样本数量数据生成弱监督训练样本数据；

使用基础训练样本数据和弱监督训练样本数据对预先构建的文本单字检测模型进行训练，得到训练好的文本单字检测模型。

第二方面，本发明实施例还提供了一种文本单字检测方法，包括：

获取待检测图像；

将待检测图像输入至训练好的文本单字检测模型中，获得文本单字检测模型的检测结果，其中，训练好的文本单字检测模型是使用本发明任意实施例所提供的文本单字检测模型训练方法进行训练得到的：

根据检测结果确定目标文字框并输出。

第三方面，本发明实施例还提供了一种文本单字检测模型训练装置，包括：

样本数据获取模块，用于获取样本图像数据，其中，样本图像数据包括标注单字位置的样本位置数据以及包括标注文字数量的样本数量数据；

训练样本构建模块，用于基于样本位置数据生成基础训练样本数据，基于样本数量数据生成弱监督训练样本数据；

检测模型训练模块，用于使用基础训练样本数据和弱监督训练样本数据对预先构建的文本单字检测模型进行训练，得到训练好的文本单字检测模型。

第四方面，本发明实施例还提供了一种文本单字检测装置，包括：

待检测图像获取模块，用于获取待检测图像；

检测结果获取模块，用于将待检测图像输入至训练好的文本单字检测模型中，获得文本单字检测模型的检测结果，其中，训练好的文本单字检测模型是使用本发明任意实施例所提供的文本单字检测模型训练方法进行训练得到的：