[发明专利]图像的区域定位方法和目标区域定位模型的训练方法在审
| 申请号： | 201911004758.1 | 申请日： | 2019-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN110766027A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 叶燕罡;陈铭良;沈小勇 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 44224 广州华进联合专利商标代理有限公司 | 代理人： | 董慧 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种图像的区域定位方法和目标区域定位模型的训练方法，其中，目标区域定位模型为使用属于目标类别的样本图像集训练初始定位模型，在训练目标区域定位模型时，通过初始定位模型分别对样本图像集中的各样本图像进行处理，获得各样本图像对应的类激活图，当根据各样本图像的类激活图确定的目标区域未完全覆盖相应样本图像中与目标类型相关的区域时，则继续使用样本图像对初始定位模型的模型参数进行调整，以引导当前的模型将更多注意力集中在该样本图像中被遗漏的目标区域，从而在调整的过程中查漏补缺，使得获得的目标区域定位模型的定位结果更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 样本图像 目标区域 初始定位 定位模型 区域定位 激活 注意力集中 定位结果 模型参数 目标类别 目标类型 训练目标 遗漏 图像 申请 | ||
【主权项】：
1.一种图像的区域定位方法，包括：/n获取待处理图像；/n通过目标区域定位模型获取所述待处理图像对应的类激活图；/n其中，所述目标区域定位模型是使用属于目标类别的样本图像集训练初始定位模型时，当根据各样本图像的类激活图确定的目标区域未完全覆盖相应样本图像中与所述目标类别相关的区域时，则继续使用所述样本图像对所述初始定位模型的模型参数进行调整得到的，各所述样本图像对应的类激活图是通过所述初始定位模型对所述样本图像进行处理获得的；/n根据所述待处理图像对应的类激活图确定所述待处理图像中的目标区域。/n
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