[发明专利]模型确定、图像识别与工业质检方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种模型确定方法，其中，包括：

确定训练过的第一图像识别模型；所述第一图像识别模型可识别多个预设前景类别；

根据所述第一图像识别模型，确定多个不同的目标图像识别模型；所述多个不同的目标图像识别模型可识别的预设前景类别不同；所述多个预设前景类别中包括所述多个不同的目标图像识别模型可识别的预设前景类别；

根据训练样本，分别对所述多个不同的目标图像识别模型进行训练；

其中，所述多个不同的目标图像识别模型用于对待识别图像进行识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述第一图像识别模型，确定多个不同的目标图像识别模型，包括：

对所述第一图像识别模型进行模型压缩，得到第二图像识别模型；

根据所述第二图像识别模型，确定多个不同的目标图像识别模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，根据所述第二图像识别模型，确定多个不同的目标图像识别模型，包括：

根据所述多个预设前景类别的类别数量，确定模型数量；

根据所述第二图像识别模型，确定所述模型数量个不同的目标图像识别模型。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，对所述第一图像识别模型进行模型压缩，得到第二图像识别模型，包括：

简化所述第一图像识别模型的模型结构，得到第三图像识别模型；

通过知识蒸馏算法，利用所述第一图像识别模型对所述第三图像识别模型进行训练，得到第二图像识别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述第一图像识别模型的模型结构的简化方式包括如下方式中的至少一种：

采用模型裁剪算法简化所述第一图像识别模型的模型结构；

采用网络结构搜索算法简化所述第一图像识别模型的模型结构；

根据用户针对所述第一图像识别模型的裁剪操作，简化所述第一图像识别模型的模型结构。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述多个不同的目标图像识别模型中包括第一目标图像识别模型；所述训练样本包括样本图像及其标注信息；

根据训练样本，对所述第一目标图像识别模型进行训练，包括：

根据所述第一目标图像识别模型可识别的预设前景类别，对所述训练样本的标注信息进行修改，得到修改后训练样本；

根据修改后训练样本，对所述第一目标图像识别模型进行训练。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，根据所述第一目标图像识别模型可识别的预设前景类别，对所述训练样本中的标注信息进行修改，得到修改后训练样本，包括：

判断所述训练样本的标注信息中是否包括有关所述第一目标图像识别模型可识别的预设前景类别的标注信息；

若所述训练样本的标注信息中包括有关所述第一目标图像识别模型可识别的预设前景类别的标注信息，则判断所述训练样本的标注信息中是否包括有关其他预设前景类别的标注信息；所述其他预设前景类别指的是所述多个预设前景类别中除所述第一目标图像识别模型可识别的预设前景类别以外的预设前景类别；

若所述训练样本的标注信息中包括有关所述其他预设前景类别的标注信息，则在所述训练样本的标注信息中删除有关所述其他预设前景类别的标注信息或者将所述训练样本的标注信息中有关所述其他预设前景类别的标注信息进行统一，得到修改后训练样本。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，还包括：

若所述训练样本的标注信息中不包括有关所述第一目标图像识别模型可识别的预设前景类别的标注信息，则忽略所述训练样本或者将所述训练样本作为背景图像以对所述第一目标图像识别模型进行训练。