[发明专利]联合检测模型训练、联合检测方法、装置、设备及介质有效
申请号: | 202110725952.X | 申请日: | 2021-06-29 |
公开(公告)号: | CN113392795B | 公开(公告)日: | 2023-07-04 |
发明(设计)人: | 董青;王洪志 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06V20/64 | 分类号: | G06V20/64;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 苏舒音 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 联合 检测 模型 训练 方法 装置 设备 介质 | ||
本公开提供了一种联合检测模型训练、联合检测方法、装置、设备及介质,涉及计算机技术领域,具体涉及人工智能领域、计算机视觉技术、深度学习技术,可应用于图像处理、自动驾驶等领域,包括:获取联合检测模型的图像训练数据;对所述图像训练数据包括的目标检测对象进行目标检测,得到目标检测结果;根据所述目标检测结果对所述目标检测对象进行深度估计,得到所述目标检测对象的3D关键点预测信息;根据所述3D关键点预测信息进行模型训练。本公开实施例能够实现目标检测和深度估计的联合训练和应用,提高联合检测模型的训练效率和检测效率。
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,具体涉及人工智能领域、计算机视觉技术、深度学习技术,可应用于图像处理、自动驾驶等领域。
背景技术
计算机视觉作为人工智能领域的一种重要分支,可以利用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图像处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像,试图能够从图像或者多维数据中获取信息,其应用极为广泛。
发明内容
本公开实施例提供了一种联合检测模型训练、联合检测方法、装置、设备及介质,能够实现目标检测和深度估计的联合训练和应用,提高联合检测模型的训练效率和检测效率。
第一方面,本公开实施例提供了一种联合检测模型训练方法,包括:
获取联合检测模型的图像训练数据;
对所述图像训练数据包括的目标检测对象进行目标检测,得到目标检测结果;
根据所述目标检测结果对所述目标检测对象进行深度估计,得到所述目标检测对象的3D关键点预测信息;
根据所述3D关键点预测信息进行模型训练。
第二方面,本公开实施例提供了一种联合检测方法,包括:
获取待检测图像数据;
将所述待检测图像数据输入至联合检测模型中,得到目标检测对象的3D关键点检测信息;
其中,所述联合检测模型通过第一方面所述的联合检测模型训练方法训练得到。
第三方面,本公开实施例提供了一种联合检测模型训练装置,包括:
图像训练数据获取模块,用于获取联合检测模型的图像训练数据;
目标检测结果获取模块,用于对所述图像训练数据包括的目标检测对象进行目标检测,得到目标检测结果;
3D关键点预测信息获取模块,用于根据所述目标检测结果对所述目标检测对象进行深度估计,得到所述目标检测对象的3D关键点预测信息;
模型训练模块,用于根据所述3D关键点预测信息进行模型训练。
第四方面,本公开实施例提供了一种目标检测装置,包括:
待检测图像数据获取模块,用于获取待检测图像数据;
3D关键点检测信息获取模块,用于将所述待检测图像数据输入至联合检测模型中,得到目标检测对象的3D关键点检测信息;
其中,所述联合检测模型通过第一方面实施例所述的联合检测模型训练方法训练得到。
第五方面,本公开实施例提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行第一方面实施例所提供的联合检测模型训练方法或第二方面实施例所提供的联合检测方法。
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