[发明专利]图像检测方法和相关训练方法及相关装置、设备及介质

权利要求书

1.一种图像检测模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取样本图像；其中，所述样本图像中标注有目标对象的若干样本位置；

利用预设检测模型和图像检测模型分别对所述样本图像进行检测，得到所述目标对象的第一预测信息和第二预测信息；其中，所述第一预测信息包括若干第一预测位置及其第一预测概率值，所述第二预测信息包括若干第二预测位置及其第二预测概率值；

过滤所述第二预测信息中与第一参考位置对应的第二预测位置及其第二预测概率值，得到第三预测信息，其中，所述第一参考位置为不与任一所述样本位置对应且所述第一预测概率值满足第一预设条件的第一预测位置；

基于所述第三预测信息，调整所述图像检测模型的网络参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像检测模型是经过若干轮训练得到的，其中，在当前训练轮次满足第二预设条件的情况下，执行所述利用预设检测模型和图像检测模型分别对所述样本图像进行检测，得到所述目标对象的第一预测信息和第二预测信息的步骤以及后续步骤，以对所述图像检测模型进行训练；以及

在所述当前训练轮次不满足所述第二预设条件的情况下，训练所述预设检测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，训练所述预设检测模型的步骤包括：

执行所述利用预设检测模型和图像检测模型分别对所述样本图像进行检测，得到所述目标对象的第一预测信息和第二预测信息的步骤；

过滤所述第一预测信息中与第二参考位置对应的第一预测位置及其第一预测概率值，得到第四预测信息；其中，所述第二参考位置为不与任一所述样本位置对应且所述第二预测概率值满足所述第一预设条件的第二预测位置；

基于所述第四预测信息，调整所述预设检测模型的网络参数。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第二预设条件包括以下任一者：所述当前训练轮次为奇数、所述当前训练轮次为偶数、所述当前训练轮次除以第一数值的余数大于第二数值；其中，所述第二数值小于所述第一数值。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在训练所述图像检测模型的情况下，所述第一预设条件包括：所述第一预测概率值高于预设概率阈值；

在训练所述预设检测模型的情况下，所述第一预设条件包括：所述第二预测概率值高于所述预设概率阈值。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，

所述预设检测模型和所述图像检测模型具有相同网络结构；

和/或，所述样本图像为医学图像，且所述样本图像包括骨区域，所述目标对象包括骨折。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述图像检测模型包括特征提取网络和结果预测网络，所述特征提取网络用于提取所述样本图像的样本特征图，所述结果预测网络用于利用所述样本特征图预测得到所述第二预测信息，且所述样本特征图的分辨率与所述样本图像的分辨率之间的比值在预设范围内。

8.一种图像检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像；

利用图像检测模型对所述待检测图像进行检测，得到所述待检测图像中目标对象的检测信息；

其中，所述检测信息包括所述目标对象在所述待检测图像中的目标位置，且所述图像检测模型是利用权利要求1至7任一项所述的图像检测模型的训练方法得到的。