[发明专利]人体属性检测模型的训练方法、装置、电子设备及介质

权利要求书

1.一种人体属性检测模型的训练方法，包括：

获取与多种人体属性类别分别对应的多个样本图像；

对所述多个样本图像分别进行检测，以得到与所述多种人体属性类别分别对应的多个正样本子图像和多个负样本子图像；

根据所述多种人体属性类别，确定与所述多个正样本子图像分别对应的多个第一标注属性；

根据所述多种人体属性类别，确定与所述多个负样本子图像分别对应的多个第二标注属性；以及

根据所述多个正样本子图像、所述多个负样本子图像、所述多个第一标注属性以及所述多个第二标注属性训练初始的人工智能模型，以得到人体属性检测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，在所述根据所述多种人体属性类别，确定与多个正样本子图像分别对应的多个第一标注属性后，还包括：

生成与所述多个正样本子图像分别对应的多个正样本特征图；

采用注意力机制处理所述多个正样本特征图，以得到与所述多个正样本特征图分别对应的多个第一权重特征，所述第一权重特征用于描述所述正样本特征图之中关键位置的图像区域的相对重要性。

3.根据权利要求2所述的方法，在所述根据所述多种人体属性类别，确定与多个负样本子图像分别对应的多个第二标注属性后，还包括：

生成与所述多个负样本子图像分别对应的多个负样本特征图；

采用注意力机制处理所述多个负样本特征图，以得到与所述多个负样本特征图分别对应的多个第二权重特征，所述第二权重特征用于描述所述负样本特征图之中关键位置的图像区域的相对重要性。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述多个正样本子图像、所述多个负样本子图像、所述多个第一标注属性以及所述多个第二标注属性训练人工智能模型，以得到人体属性检测模型，包括：

将所述多个正样本子图像、所述多个负样本子图像、所述多个第一权重特征，以及所述多个第二权重特征输入至初始的人工智能模型；

根据所述人工智能模型输出的多个第一预测属性、多个第二预测属性，所述多个第一标注属性以及所述多个第二标注属性训练所述人工智能模型；

其中，所述第一预测属性，是所述人工智能模型根据所述正样本子图像和对应的所述第一权重特征预测得到的，所述第二预测属性，是所述人工智能模型根据所述负样本子图像和对应的所述第二权重特征预测得到的。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述人工智能模型输出的多个第一预测属性、多个第二预测属性，所述多个第一标注属性以及所述多个第二标注属性训练所述人工智能模型，包括：

确定所述多个第一预测属性和对应的所述多个第一标注属性之间的多个第一损失值；

确定所述多个第二预测属性和对应的所述多个第二标注属性之间的多个第二损失值；

如果所述多个第一损失值和所述多个第二损失值满足设定条件，则将训练得到的人工智能模型作为所述人体属性检测模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述多个样本图像分别进行检测，以得到与所述多种人体属性类别分别对应的多个正样本子图像和多个负样本子图像，包括：

采用匈牙利算法对所述多个样本图像分别进行检测，以得到与所述多个样本图像分别对应的多个正样本检测框和多个负样本检测框；

将所述多个正样本检测框覆盖的图像分别作为所述多个正样本子图像，并将所述多个负样本检测框覆盖的图像分别作为所述多个负样本子图像。

7.一种人体属性识别方法，包括：

获取待测人体图像；

将所述待测人体图像输入至如上述权利要求1-6任一项所述的人体属性检测模型的训练方法训练得到的人体属性检测模型之中，以得到所述人体属性检测模型输出的目标人体属性。