[发明专利]目标检测网络训练中候选框匹配方法、装置、设备及介质

说明书

本申请提供一种目标检测网络训练中候选框匹配方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取包含原始图像的目标检测训练数据集，在原始图像中设置初始候选框；对训练度字典执行初始化操作，将包含目标框的图像输入到目标检测网络中进行训练，并将初始候选框与目标框进行匹配，根据匹配结果对训练度字典进行更新；在每一轮训练中，从更新后的训练度字典中选择预设数量的低训练度候选框，将低训练度候选框与待匹配的目标框进行裁剪匹配，根据裁剪匹配结果对训练度字典进行更新；将裁剪后的待匹配的目标框对应的图像输入到目标检测网络中进行训练，直至目标检测网络的训练轮数达到预设要求。本申请提升候选框的目标检测能力，提高目标检测网络的精度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种目标检测网络训练中候选框匹配方法、装置、设备及介质。

背景技术

目标检测网络训练过程中，大部分都会铺设先验框，先验框是网络分类和回归的起点和基础。目标检测以训练神经网络为抓手，实际上在是训练先验框的分类和回归能力。

现有技术中，目标检测都在围绕神经网络结构、损失、标签分配等进行创新和改进，这些创新和改进虽然有价值，但忽略了对“先验框本身能否得到充分训练”的关注。有些技术对先验框的关注，也只停留在了给先验框设置固定的尺度、大小。

因此，导致目标检测网络训练过程中，许多先验框实际上匹配不到任何正样本，先验框无法得到充分的训练和关注，在推理应用时，这些先验框的目标检测能力较低，在推理时就很容易出错，使目标检测网络的精度降低。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种目标检测网络训练中候选框匹配方法、装置、设备及介质，以解决现有技术存在的先验框的目标检测能力较低，在推理时容易出错，使目标检测网络的精度降低的问题。

本申请实施例的第一方面，提供了一种目标检测网络训练中候选框匹配方法，包括：获取包含原始图像的目标检测训练数据集，在原始图像中设置初始候选框；对预定的训练度字典执行初始化操作，以便将训练度字典中每个初始候选框对应的训练度设置为初始值；将包含目标框的图像输入到目标检测网络中进行训练，并将初始候选框与目标框进行匹配，根据匹配结果对训练度字典进行更新；在目标检测网络的每一轮训练中，从更新后的训练度字典中选择预设数量的低训练度候选框，将低训练度候选框与待匹配的目标框进行裁剪匹配，根据裁剪匹配结果对训练度字典进行更新；将裁剪后的待匹配的目标框对应的图像输入到目标检测网络中进行训练，直至目标检测网络的训练轮数达到预设要求。

本申请实施例的第二方面，提供了一种目标检测网络训练中候选框匹配装置，包括：获取模块，被配置为获取包含原始图像的目标检测训练数据集，在原始图像中设置初始候选框；初始化模块，被配置为对预定的训练度字典执行初始化操作，以便将训练度字典中每个初始候选框对应的训练度设置为初始值；更新模块，被配置为将包含目标框的图像输入到目标检测网络中进行训练，并将初始候选框与目标框进行匹配，根据匹配结果对训练度字典进行更新；裁剪匹配模块，被配置为在目标检测网络的每一轮训练中，从更新后的训练度字典中选择预设数量的低训练度候选框，将低训练度候选框与待匹配的目标框进行裁剪匹配，根据裁剪匹配结果对训练度字典进行更新；训练模块，被配置为将裁剪后的待匹配的目标框对应的图像输入到目标检测网络中进行训练，直至目标检测网络的训练轮数达到预设要求。

本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述方法的步骤。

本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：