[发明专利]图像处理方法、检测模型的训练方法、装置、设备和介质

说明书

本公开提供了一种图像处理方法、检测模型的训练方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智慧城市和智能交通场景下。图像处理方法包括：获取待处理图像，其中，待处理图像包括至少一个目标对象；对待处理图像执行检测操作，得到针对至少一个目标对象中每个目标对象的检测结果，其中，针对每个目标对象的检测结果与每个目标对象的畸变信息相关联。

技术领域

本公开涉人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智慧城市和智能交通场景下。

背景技术

相关技术中，在利用检测模型检测图像中的对象时，检测模型的检测准确度较低，导致检测效果较差。

发明内容

本公开提供了一种图像处理方法、检测模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：获取待处理图像，其中，所述待处理图像包括至少一个目标对象；对所述待处理图像执行检测操作，得到针对所述至少一个目标对象中每个目标对象的检测结果，其中，针对所述每个目标对象的检测结果与所述每个目标对象的畸变信息相关联。

根据本公开的另一方面，提供了一种检测模型的训练方法，包括：获取图像训练样本，其中，所述图像训练样本包括至少一个参考对象；基于所述至少一个参考对象中每个参考对象的畸变信息，训练检测模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理装置，包括：第一获取模块以及检测模块。第一获取模块，用于获取待处理图像，其中，所述待处理图像包括至少一个目标对象；检测模块，用于对所述待处理图像执行检测操作，得到针对所述至少一个目标对象中每个目标对象的检测结果，其中，针对所述每个目标对象的检测结果与所述每个目标对象的畸变信息相关联。

根据本公开的另一方面，提供了一种检测模型的训练装置，包括：第二获取模块和第一训练模块。第二获取模块，用于获取图像训练样本，其中，所述图像训练样本包括至少一个参考对象；第一训练模块，用于基于所述至少一个参考对象中每个参考对象的畸变信息，训练检测模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器和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上述的图像处理方法和/或检测模型的训练方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的图像处理方法和/或检测模型的训练方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的图像处理方法和/或检测模型的训练方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1示意性示出了根据本公开一实施例的图像处理方法和检测模型的训练方法的应用场景；

图2示意性示出了根据本公开一实施例的图像处理方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开一实施例的图像处理方法的示意图；

图4示意性示出了根据本公开另一实施例的图像处理方法的示意图；

图5示意性示出了根据本公开一实施例的检测模型的训练方法的流程图；

图6示意性示出了根据本公开一实施例的图像处理装置的框图；