[发明专利]目标检测模型的训练方法、目标检测方法及相关设备

说明书

本申请公开了目标检测模型的训练方法、目标检测方法及相关设备，涉及计算机视觉、深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取训练样本数据，训练样本数据包括第一遥感图像和第一遥感图像中待检测对象的锚定框的位置标注信息，位置标注信息包括锚定框相对于预设方向的角度信息；基于目标检测模型获取第一遥感图像的目标特征图，基于目标特征图对待检测对象进行目标检测，得到目标边界框，并基于角度信息，确定锚定框和目标边界框之间的损失信息；基于损失信息，更新目标检测模型的参数。根据本申请的技术，解决了目标检测技术中存在的对遥感图像的目标检测准确率比较低的问题，提高了对遥感图像的目标检测的准确率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习技术领域，具体涉及一种目标检测模型的训练方法、目标检测方法及相关设备。

背景技术

随着深度学习技术的进步，计算机视觉技术在工业场景中的落地越来越丰富。而作为计算机视觉技术的基础，目标检测方法在遥感检测当中将起到关键作用。

目前，遥感图像的目标检测方法中，训练数据通常使用的是无旋转角度的锚定框，通过将预测的锚定框与标定的锚定框进行比较，并训练回归函数使预测的锚定框接近标定的锚定框，以实现模型训练。

发明内容

本公开提供了一种目标检测模块的训练方法、目标检测方法及相关设备。

根据本公开的第一方面，提供了一种目标检测模块的训练方法，包括：

获取训练样本数据，所述训练样本数据包括第一遥感图像和所述第一遥感图像中待检测对象的锚定框的位置标注信息，所述位置标注信息包括所述锚定框相对于预设方向的角度信息；

基于目标检测模型获取所述第一遥感图像的目标特征图，基于所述目标特征图对所述待检测对象进行目标检测，得到目标边界框，并基于所述角度信息，确定所述锚定框和所述目标边界框之间的损失信息；

基于所述损失信息，更新所述目标检测模型的参数。

根据本公开的第二方面，提供了一种目标检测方法，包括：使用第一方面中的任一项方法训练得到的目标检测模型对第二遥感图像进行目标检测。

根据本公开的第三方面，提供了一种目标检测模型的训练装置，包括：

第一获取模块，用于获取训练样本数据，所述训练样本数据包括第一遥感图像和所述第一遥感图像中待检测对象的锚定框的位置标注信息，所述位置标注信息包括所述锚定框相对于预设方向的角度信息；

第二获取模块，用于基于目标检测模型获取所述第一遥感图像的目标特征图；

第一目标检测模块，用于基于所述目标特征图对所述待检测对象进行目标检测，得到目标边界框；

确定模块，用于基于所述角度信息，确定所述锚定框和所述目标边界框之间的损失信息；

更新模块，用于基于所述损失信息，更新所述目标检测模型的参数。

根据本公开的第四方面，提供了一种目标检测装置，包括：

第二目标检测模块，用于使用第一方面中的任一项方法训练得到的目标检测模型对第二遥感图像进行目标检测。

根据本公开的第五方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行第一方面中的任一项方法，或者执行第二方面中的任一项方法。