[发明专利]图像定位模型获取方法及相关装置

权利要求书

1.一种图像定位模型获取方法，其特征在于，所述方法包括：

根据第一图像定位模型，确定目标图像与K个第一样本定位图像之间的相似度，以得到第一相似度向量，K为大于1的整数；

根据所述第一相似度向量，确定第一目标损失函数；

根据所述第一目标损失函数对第一初始模型进行调整，得到第二图像定位模型，所述第一图像定位模型为通过包括所述目标图像以及所述K个第一样本定位图像的样本集对第二初始模型进行训练得到的模型；

所述根据第一图像定位模型，确定目标图像与K个第一样本定位图像之间的相似度，以得到第一相似度向量，包括：

将所述K个第一样本定位图像中的每个第一样本定位图像进行拆分，以得到与所述每个第一样本定位图像对应的N个子第一样本定位图像；所述将所述K个第一样本定位图像中的每个第一样本定位图像进行拆分，包括：将所述每个第一样本定位图像拆分为面积相同的多个子第一样本定位图像，和/或拆分为面积不同的多个子第一样本定位图像；

根据所述第一图像定位模型确定所述每个第一样本定位图像对应的N个子第一样本定位图像对应的特征值，以得到与所述每个第一样本定位图像对应的特征向量；

根据所述第一图像定位模型确定所述目标图像的特征值；

根据所述每个第一样本定位图像对应的特征向量和所述目标图像的特征值，确定所述第一相似度向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一相似度向量，确定第一目标损失函数，包括：

根据所述第一相似度向量，确定出第一子损失函数；

根据与所述目标图像对应的困难负样本图像，确定第二子损失函数；

根据所述第一子损失函数和所述第二子损失函数，确定所述第一目标损失函数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一子损失函数和所述第二子损失函数，确定所述第一目标损失函数，包括：

根据与所述第一子损失函数和所述第二子损失函数对应的损失加权因子，对所述第一子损失函数和所述第二子损失函数进行运算，以得到所述第一目标损失函数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收待标记图像；

获取与所述待标记图像对应的K个第二样本定位图像；

将K个第二样本定位图像中的每个第二样本定位图像进行拆分，以得到与所述每个第二样本定位图像对应的N个子第二样本定位图像；

通过所述第二图像定位模型，确定所述待标记图像与所述每个第二样本定位图像对应的N个子第二样本定位图像对应的相似度标签。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一图像定位模型包括基础图像定位模型，所述基础图像定位模型为包括采用所述目标图像与所述K个第一样本定位图像中相似度最高的图像作为样本对进行训练得到的模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述第二图像定位模型、所述目标图像与所述K个第一样本定位图像，确定第二目标损失函数；

根据所述第二目标损失函数对第三初始模型进行调整，得到第三图像定位模型；

采用所述第三图像定位模型替换所述第一图像定位模型。

7.一种图像定位方法，其特征在于，所述方法包括：

接收待检测图像；

根据如权利要求1-6任一项所述的第二图像定位模型对所述待检测图像进行定位，得到与所述待检测图像对应的定位信息。