[发明专利]检测模型训练方法、装置、检测模型使用方法及存储介质

权利要求书

1.一种检测模型训练方法，其特征在于，包括：

通过第一检测模型对样本图像进行特征提取，得到第一特征信息，以及通过训练好的第二检测模型对所述样本图像进行特征提取，得到第二特征信息；

基于所述样本图像中目标物的位置信息，确定所述目标物对应的显著区域；

根据所述第一特征信息和所述显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据所述第二特征信息和所述显著区域，获取第二显著区域特征；

根据所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。

2.根据权利要求1所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述根据所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型包括：

获取所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征之间的相似度；

获取所述第一检测模型对所述样本图像进行检测得到的损失值；

根据所述相似度和所述损失值对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。

3.根据权利要求2所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述根据所述相似度和所述损失值对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型包括：

对所述相似度和所述损失值进行加权平均运算，得到目标损失值；

根据所述目标损失值对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。

4.根据权利要求2所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述相似度包括欧几里得距离，所述获取所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征之间的相似度包括：

确定所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征之间的欧几里得距离，得到所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征之间的相似度。

5.根据权利要求1所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述基于所述样本图像中目标物的位置信息，确定所述目标物对应的显著区域包括：

获取多个候选区域；

基于所述位置信息确定所述目标物的目标区域；

从所述多个候选区域中筛选出与所述目标区域的重合度大于第一预设阈值的区域，得到正样本区域；

从所述多个候选区域中筛选出与所述目标区域的重合度在预设范围内，且分类概率值大于预设概率阈值的区域，得到负样本区域，所述预设范围为小于所述第一预设阈值且大于第二预设阈值的区间；

将所述正样本区域和所述负样本区域设置为所述目标物对应的显著区域。

6.根据权利要求5所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述获取多个候选区域包括：

基于所述第二检测模型生成多个候选区域，或者获取预先标注的多个候选区域。

7.根据权利要求5所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述根据所述第一特征信息和所述显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据所述第二特征信息和所述显著区域，获取第二显著区域特征包括：

分别获取所述正样本区域和所述负样本区域中的所述第一特征信息，得到第一显著区域特征；以及，

分别获取所述正样本区域和所述负样本区域的所述第二特征信息，得到第二显著区域特征。

8.根据权利要求1所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述根据所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型之后，所述检测模型训练方法还包括：

获取待检测的图像；

通过所述训练后的第一检测模型对所述图像中的所述目标物进行检测，得到所述目标物在所述图像中的目标位置信息。