[发明专利]一种检测模型的训练方法、装置及终端设备

摘要

本发明实施例公开了一种检测模型的训练方法、装置及终端设备，应用于信息处理技术领域。训练装置会先确定初始训练模型中包括初始检测模型和自适应模型，及包括已进行病变目标信息标注的源域数据和未进行病变目标信息标注的目标域数据；然后再根据初始检测模型和自适应模型对训练样本中的数据进行处理后，分别得到检测结果和域分类结果；最后再根据检测结果和域分类结果及上述的训练样本计算相关的损失函数值，并根据损失函数值对初始训练模型中的固定参数值进行调整，以得到最终的检测模型。使得在病变目标信息标注困难的情况下，也能使用未标注病变目标信息的图像，以使得训练样本足够多，使得最终训练得到的检测模型的效果较好。

主权项

1.一种检测模型的训练方法，其特征在于，包括：确定初始训练模型，所述初始训练模型中包括初始检测模型和自适应模型；确定训练样本，所述训练样本中包括源域数据和目标域数据，所述源域数据中包括多个第一用户身体器官图像，各个第一用户身体器官图像中是否包括病变目标的第一标识及各个第一用户身体器官图像所属域的第二标识；所述目标域数据中包括多个第二用户身体器官图像及各个第二用户身体器官图像所属域的第三标识；由所述初始检测模型根据各个第一用户身体器官图像的特征分别确定各个第一用户身体器官图像中是否包括病变目标，得到检测结果；及由所述自适应模型根据各个用户身体器官图像的特征分别确定所述训练样本中各个用户身体器官图像所属域，得到域分类结果；根据所述检测结果和域分类结果及所述第一标识、第二标识和第三标识，计算与所述初始训练模型相关的损失函数值；根据所述损失函数值调整所述初始训练模型中的固定参数值，以得到最终的检测模型。