[发明专利]样本中至少一个预定目标的位置确定方法及装置

说明书

本发明公开了样本中至少一个预定目标的位置确定方法及装置，该方法包括：S1：获取至少一个主目标在样本中的位置，并将其确定为当前目标；S2：判断当前目标中是否存在下一级子目标；当是时执行S3；否则无操作；S3：判断当前目标的下一级子目标是否为预定目标；当是时执行S4；否则执行S5；S4：获取预定目标在上一级目标中的位置，以及直接包含或间接包含预定目标的子目标在上一级目标中的位置，据此获取多个预定目标在样本中的位置；继续S5；S5：判断当前目标的下一级子目标是否直接包含或间接包含至少一个预定目标；当是时执行S6；否则无操作；S6：分别获取当前目标的下一级子目标在当前目标中的位置，将当前目标的子目标确定为当前目标；继续S2。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及样本中至少一个预定目标的位置确定方法及装置。

背景技术

在人工智能领域，不可能避免地需要通过深度学习的方法确定预定目标在样本中的位置，例如，识别人在图片或视频中的位置，识别一句话在一段对话中的位置、识别某个字或词在一段文本中的位置等等。由于人工智能所需要信息较多，通常会需要处理多个预定目标在样本中的位置。

现有方法通常是采用所有待确定目标在训练样本中的位置进行训练后，得到一个模型，从而通过该模型对任意样本进行处理即可得到待确定目标的位置。

然而，发明人发现，现有方法存在以下问题：1、通常待确定目标的信息粒度相差较大，且可能具有包含关系，由此会导致模型较大，从而容易出错且响应较慢；而且对于不同信息粒度的目标，模型处理的结果准确性相差较大；2、采用上述模型确定目标在任意样本中的位置时，必须对一个样本处理完，才能够处理下一样本，如图1所示，模型对样本1处理完之后，才能够对样本2进行处理，对多个样本的处理效率较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了样本中至少一个预定目标的位置确定方法及装置，以解决现有方法对于不同信息粒度的目标处理的准确率相差较大、对多个样本的处理效率较低的问题。

根据第一方面，本发明实施例提供了一种样本中至少一个预定目标的位置确定方法，包括：S1：获取至少一个主目标在样本中的位置，并将所述至少一个主目标确定为当前目标；其中，每个主目标直接包含或间接包含至少一个预定目标；S2：判断当前目标中是否存在下一级子目标；当当前目标中存在下一级子目标时，执行步骤S3；否则，无操作；S3：判断所述当前目标的下一级子目标是否为预定目标；当所述当前目标的下一级子目标是为预定目标时，执行步骤S4；否则，执行步骤S5；S4：获取主目标在样本中的位置，预定目标在上一级目标中的位置，以及直接包含或间接包含预定目标的子目标在上一级目标中的位置，据此获取多个预定目标在样本中的位置；继续执行步骤S5；S5：判断所述当前目标的下一级子目标是否直接包含或间接包含至少一个预定目标；当所述当前目标的下一级子目标直接包含或间接包含至少一个预定目标时，执行步骤S6；否则，无操作；S6：分别获取当前目标的下一级子目标在所述当前目标中的位置，并将当前目标的子目标确定为当前目标；继续执行步骤S2。

可选地，所述样本包括图片、音频、视频、文本。

可选地，步骤S6中，还确定当前目标的下一级子目标或当前目标的等级标识。

可选地，根据分级结构表确定每个目标的下一级子目标或上一级子目标。