[发明专利]图像处理模型的训练方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201910798468.2 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110503097A | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 王子愉;姜文浩;黄浩智;刘威 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11270 北京派特恩知识产权代理有限公司 | 代理人： | 王花丽;张颖玲<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种图像处理模型的训练方法、装置及存储介质，图像处理模型包括：骨干网络、区域候选网络及检测网络，方法包括：通过骨干网络，对包含目标对象的样本图像进行特征提取，得到样本图像的特征图；通过区域候选网络，对特征图进行区域选取，确定候选区域；通过检测网络，对候选区域进行目标对象检测，得到目标对象的类别参数及位置参数，所述类别参数包括对应所述目标对象的分类结果，位置参数包括：对应目标对象的包围框、分割掩码及关键点掩码；基于目标对象的类别参数及位置参数，确定图像处理模型的目标损失函数的值；基于目标损失函数的值，更新模型参数。通过本发明，能够准确的定位图像中的目标对象，提高目标检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 目标对象 类别参数 图像处理 位置参数 骨干网络 候选区域 候选网络 损失函数 样本图像 特征图 掩码 目标对象检测 存储介质 定位图像 分类结果 模型参数 目标检测 区域选取 特征提取 包围框 关键点 检测 网络 分割 更新 | ||
【主权项】：
1.一种图像处理模型的训练方法，其特征在于，所述图像处理模型包括：骨干网络、区域候选网络及检测网络，所述方法包括：/n通过所述骨干网络，对包含目标对象的样本图像进行特征提取，得到所述样本图像的特征图；/n通过所述区域候选网络，对所述特征图进行区域选取，确定候选区域；/n通过所述检测网络，对所述候选区域进行目标对象检测，得到所述目标对象的位置参数及类别参数，所述类别参数包括对应所述目标对象的分类结果，所述位置参数包括：对应所述目标对象的包围框、分割掩码及关键点掩码；/n基于所述目标对象的包围框、分割掩码、关键点掩码及分类结果，确定所述图像处理模型的目标损失函数的值；/n基于确定的所述目标损失函数的值，更新所述图像处理模型的模型参数。/n
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