[发明专利]图像识别模型的训练方法、装置及电子设备、存储介质

说明书

本申请公开了一种图像识别模型的训练方法、装置及电子设备、存储介质，该方法包括：获取图像识别模型对训练图像的图像识别结果，其中图像识别结果包括候选图像区域的像素信息；获取训练图像的目标图像区域的像素信息，并根据目标图像区域的像素信息和候选图像区域的像素信息，确定候选图像区域中的正确识别像素区域和错误识别像素区域；根据正确识别像素区域和错误识别像素区域，确定图像识别模型的损失函数值；通过图像识别模型的损失函数值更新图像识别模型的参数。本申请的图像识别模型的训练方法在利用损失函数值更新模型参数时，考虑了错误识别部分对模型训练的影响，降低了训练后的图像识别模型的误识别率，提高了识别效果。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种图像识别模型的训练方法、装置及电子设备、存储介质。

背景技术

人工智能（AI，Artificial Intelligence）是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法和技术及应用系统。

作为人工智能的一个重要应用，自动驾驶技术在近年来得到了巨大的发展。自动驾驶的目标是实现车辆在无人状态下自主沿道路行进，在尽快到达目的地的同时保证本车的安全，亦保证不对其它交通参与者的安全造成直接或者间接的威胁，因此这就需要对自动驾驶车辆所处环境进行准确、快速的识别。

现有技术中对自动驾驶车辆所处环境的识别主要是利用训练好的图像识别模型来实现，但其识别效果仍有待提高。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像识别模型的训练方法、装置及电子设备、存储介质，以提高图像识别模型的识别效果。

本申请实施例采用下述技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种图像识别模型的训练方法，其中，所述方法包括：

获取图像识别模型对训练图像的图像识别结果，其中所述图像识别结果包括候选图像区域的像素信息；

获取所述训练图像的目标图像区域的像素信息，并根据所述目标图像区域的像素信息和所述候选图像区域的像素信息，确定候选图像区域中的正确识别像素区域和错误识别像素区域；

根据所述正确识别像素区域和所述错误识别像素区域，确定所述图像识别模型的损失函数值；

通过所述图像识别模型的损失函数值更新所述图像识别模型的参数。

可选地，所述目标图像区域的像素信息包括目标图像区域中各个像素的像素位置和像素类别，所述候选图像区域的像素信息包括候选图像区域中各个像素的像素位置和像素类别，

所述获取所述训练图像的目标图像区域的像素信息，并根据所述目标图像区域的像素信息和所述候选图像区域的像素信息，确定候选图像区域中的正确识别像素区域和错误识别像素区域包括：

根据所述目标图像区域中各个像素的像素位置和像素类别，以及所述候选图像区域中各个像素的像素位置和像素类别，遍历所述候选图像区域中的各个像素；

根据遍历结果确定所述候选图像区域中的正确识别像素区域和错误识别像素区域。

可选地，所述正确识别像素区域包括正确识别的像素个数，所述错误识别像素区域包括错误识别的像素个数，所述根据所述目标图像区域中各个像素的像素位置和像素类别，以及所述候选图像区域中各个像素的像素位置和像素类别，遍历所述候选图像区域中的各个像素包括：

逐一比较所述候选图像区域与所述目标图像区域在同一像素位置所对应的像素类别；

根据比较结果确定所述正确识别的像素个数和所述错误识别的像素个数。

可选地，所述根据所述正确识别像素区域和所述错误识别像素区域，确定所述图像识别模型的损失函数值包括：