[发明专利]图像检测模型的训练方法、装置及终端设备

说明书

本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种图像检测模型的训练方法、装置及终端设备，包括：获取多组训练数据，其中，每组训练数据中包括N幅训练图像，所述N为大于1的正整数；获取待训练的图像检测模型的模型参数，并根据所述模型参数将每组训练数据中的N幅训练图像进行图像合成处理，得到每组训练数据对应的合成图像；利用所述合成图像对所述图像检测模型进行训练，得到训练后的图像检测模型。通过上述方法，能够有效减轻图像检测模型训练过程中训练图像的采集工作量。

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及图像检测模型的训练方法、图像检测模型的训练装置、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

图像检测是指从一幅已知图像中获取某个特定的子图像的过程。现有的图像检测方法，通常是利用训练后的图像检测模型(如神经网络模型等)对待处理图像进行图像检测，即将待处理图像输入到训练后的图像检测模型中，得到输出的图像检测结果。

为了保证图像检测模型的检测准确度，往往需要利用大量的训练图像对图像检测模型进行训练。例如：当图像检测模型对拍摄物体与拍摄装置之间的距离有要求时，需要将拍摄物体放置在距离拍摄装置的不同位置处，并分别在每个位置处采集拍摄物体的训练图像。可见，采集训练图像的工作量较大、任务繁重。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像检测模型的训练方法、装置及终端设备，可以减轻图像检测模型训练过程中训练图像的采集工作量。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像检测模型的训练方法，包括：

获取多组训练数据，其中，每组训练数据中包括N幅训练图像，所述N为大于1的正整数；

获取待训练的图像检测模型的模型参数，并根据所述模型参数将每组训练数据中的N幅训练图像进行图像合成处理，得到每组训练数据对应的合成图像；

利用所述合成图像对所述图像检测模型进行训练，得到训练后的图像检测模型。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述模型参数包括输入图像的尺寸；

所述根据所述模型参数分别将每组训练数据中的N幅训练图像进行图像合成处理，得到每组训练数据对应的合成图像，包括：

对于每组训练数据，根据所述输入图像的尺寸确定所述训练数据中每幅训练图像的合成尺寸；

将所述训练数据中的N幅训练图像按照各自对应的合成尺寸进行图像合成处理，得到每组训练数据对应的合成图像。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述输入图像的尺寸包括输入图像的长度值和宽度值；

所述每幅训练图像的合成尺寸包括所述每幅训练图像在所述合成图像中对应的长度值和宽度值；

所述对于每组训练数据，根据所述输入图像的尺寸确定所述训练数据中每幅训练图像的合成尺寸，包括：

根据所述输入图像的长度值确定所述训练数据中的每幅训练图像在所述合成图像中对应的长度值；

根据所述输入图像的宽度值确定所述训练数据中的每幅训练图像在所述合成图像中对应的宽度值。

在第一方面的一种可能的实现方式中，在利用所述合成图像对所述图像检测模型进行训练，得到训练后的图像检测模型之后，所述方法还包括：

获取待检测图像，并将所述待检测图像输入到所述训练后的图像检测模型中，得到输出的目标图像，其中，所述目标图像为所述待检测图像中目标物体对应的子图像；

利用预设的模板图像库对所述目标图像进行图像识别，得到识别结果。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述模板图像库中包括至少两种类别的图像，每种类别的图像中包括至少一张模板图像；