[发明专利]一种图像检测方法、设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供了一种图像检测方法、设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取第一样本图像，第一样本图像为检测模型对应的待增强样本图像；获取目标对象在第一样本图像中的目标边缘轮廓，基于目标边缘轮廓，获取目标对象在第一样本图像中的区域，得到目标对象图像，目标对象属于目标类别，目标类别为图像检测的各个类别中待进行图像数量增强的类别；将目标对象图像覆盖在与目标对象图像对应的场景类型适配的待覆盖图像上，得到第二样本图像，得到包括第一样本图像和第二样本图像的目标样本图像；基于目标样本图像训练检测模型，得到目标检测模型，基于目标检测模型对待检测图像进行图像检测。通过本申请，能够提升人工智能领域中图像检测的精准度。

技术领域

本申请涉及人工智能领域中的图像处理技术，尤其涉及一种图像检测方法、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的研究和进步，人工智能技术在多个领域展开了研究和应用；比如，在图像处理领域中，利用人工智能技术，通过网络模型对图像进行检测，以基于检测结果进行后续处理。然而，对图像进行检测时，所利用的网络模型在训练时的样本数量通常是有限的，从而，训练得到的网络模型对应的图像检测的精准度较低。

发明内容

本申请实施例提供一种图像检测方法、设备及计算机可读存储介质，能够提升图像检测的精准度。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种图像检测方法，包括：

获取第一样本图像，其中，所述第一样本图像为检测模型对应的待增强样本图像，所述检测模型为用于检测图像的待训练网络模型；

获取目标对象在所述第一样本图像中的目标边缘轮廓，基于所述目标边缘轮廓，获取所述目标对象在所述第一样本图像中的区域，得到目标对象图像，其中，所述目标对象属于目标类别，所述目标类别为图像检测的各个类别中待进行图像数量增强的类别；

将所述目标对象图像覆盖在与所述目标对象图像的场景类型适配的待覆盖图像上，得到第二样本图像，从而得到包括所述第一样本图像和所述第二样本图像的目标样本图像；

基于所述目标样本图像训练所述检测模型，得到目标检测模型，以基于所述目标检测模型对待检测图像进行图像检测。

本申请实施例提供一种图像检测装置，包括：

图像获取模块，用于获取第一样本图像，其中，所述第一样本图像为检测模型对应的待增强样本图像，所述检测模型为用于检测图像的待训练网络模型；

图像分割模块，用于获取目标对象在所述第一样本图像中的目标边缘轮廓，基于所述目标边缘轮廓，获取所述目标对象在所述第一样本图像中的区域，得到目标对象图像，其中，所述目标对象属于目标类别，所述目标类别为图像检测的各个类别中待进行图像数量增强的目标类别；

图像覆盖模块，用于将所述目标对象图像覆盖在与所述目标对象图像的场景类型适配的待覆盖图像上，得到第二样本图像，从而得到包括所述第一样本图像和所述第二样本图像的目标样本图像；

模型训练模块，用于基于所述目标样本图像训练所述检测模型，得到目标检测模型，以基于所述目标检测模型对待检测图像进行图像检测。

在本申请实施例中，所述图像分割模块，还用于对所述第一样本图像进行边缘检测，得到边缘检测结果；获取所述边缘检测结果中的各个边缘轮廓对应的类别；基于所述各个边缘轮廓对应的类别，从所述边缘检测结果中，获取与所述目标类别适配的边缘轮廓，得到所述目标对象对应的所述目标边缘轮廓。

在本申请实施例中，所述图像分割模块，还用于对所述第一样本图像进行实例分割，得到实例分割结果；从所述实例分割结果中，获取所述目标对象对应的所述目标对象掩膜；将所述目标对象掩膜中的边缘轮廓，确定为所述目标边缘轮廓。