[发明专利]图像中目标物的分类方法、模型训练方法和装置

权利要求书

1.一种图像中目标物的分类方法，其特征在于，所述方法包括：

通过特征提取模型对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的特征图；

确定在所述待处理图像中预先标定的目标物包围框在所述特征图中对应的待分类区域；

通过图像分类模型确定所述待分类区域对应的目标物类别，并输出分类结果；所述特征提取模型和所述图像分类模型是基于训练图像进行训练得到的，所述训练图像包括样本目标物和样本目标物所处的背景环境，其中所述样本目标物被标注了样本目标物包围框和样本目标物分类标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定在所述待处理图像中预先标定的目标物包围框在所述特征图中对应的待分类区域，包括：

确定预先标定的目标物包围框在所述待处理图像中的位置坐标；

根据所述目标物包围框在所述待处理图像中的位置坐标，在所述特征图中确定对应的待分类包围框；

将所述待分类包围框的内部区域作为所述待分类区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标物包围框为多边形框；所述确定预先标定的目标物包围框在所述待处理图像中的位置坐标，包括：

响应在所述待处理图像上连续选择目标物在设定方向上的边缘极值点的操作，根据所选择的边缘极值点的坐标确定所述目标物包围框在所述待处理图像中的位置坐标；或者，

响应在所述待处理图像上的滑动操作，将滑动的起始点坐标和终止点坐标分别作为目标物包围框的对角线上的两个角点的坐标，确定所述目标物包围框在所述待处理图像中的位置坐标。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标物包围框在所述待处理图像中的位置坐标，在所述特征图中确定对应的待分类包围框，包括：

根据所述特征图与所述待处理图像的尺寸比例和所述目标物包围框在所述待处理图像中的位置坐标，确定所述目标物包围框对应的待分类包围框在所述特征图中的位置坐标。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型和所述图像分类模型的训练过程包括：

将所述训练图像输入特征提取模型，得到所述训练图像的特征图；

确定所述训练图像的样本目标物包围框在所述训练图像的特征图中对应的待分类区域；

通过图像分类模型对所述训练图像的特征图中的待分类区域进行分类预测，得到样本目标物的预测分类结果；

根据所述样本目标物的预测分类结果和预先标注的样本目标物分类标签，确定分类损失值；

根据所述分类损失值调整所述特征提取模型和所述图像分类模型中的参数，直至所述分类损失值收敛至预设的期望值，获得已训练的特征提取模型和图像分类模型。

6.一种模型训练方法，其特征在于，所述模型包括特征提取模型和图像分类模型；所述方法包括：

获取训练图像；所述训练图像包括样本目标物和样本目标物所处的背景环境，其中所述样本目标物被标注了样本目标物包围框和样本目标物分类标签；

将所述训练图像输入特征提取模型，得到所述训练图像的特征图；

确定所述训练图像的样本目标物包围框在所述训练图像的特征图中对应的待分类区域；

通过图像分类模型对所述训练图像的特征图中的待分类区域进行分类预测，得到样本目标物的预测分类结果；

根据所述样本目标物的预测分类结果和预先标注的样本目标物分类标签，确定分类损失值；

根据所述分类损失值调整所述特征提取模型和所述图像分类模型中的参数，直至所述分类损失值收敛至预设的期望值，获得已训练的特征提取模型和图像分类模型。