[发明专利]虚拟对象检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供了一种虚拟对象检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取图像样本，从图像样本中选择待标注图像样本，获得未选择的剩余图像样本；结合剩余图像样本的风格信息与待标注图像样本的内容信息，获得增量样本；获取待标注图像样本的虚拟对象标注信息，并将虚拟对象标注信息确定为增量样本和待标注图像样本的标签信息，训练原始检测模型；继续从剩余图像样本中选择新的待标注图像样本以生成新的增量样本，并基于新的增量样本对训练后的原始检测模型进行训练，直到满足训练截止条件时，获得检测模型，其中，检测模型用于对图像进行虚拟对象检测。通过本申请，能够基于人工智能技术提升虚拟对象检测的准确度。

技术领域

本申请涉及人工智能领域中的图像处理技术，尤其涉及一种虚拟对象检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着图像处理技术的快速发展，检测图像中的对象在互联网领域中得到了广泛应用，比如，通过检测图像中对象，实现基于图的检索和推荐等的处理。然而，当图像中的对象为实体对象(比如，真人或实物)时，通过人工智能技术训练检测模型，能够实现对实体对象的准确检测；而当图像中的对象为虚拟对象时，由于虚拟对象对应的图像数据集较少，从而通过人工智能训练出的检测模型的检测准确度较低。

发明内容

本申请实施例提供一种虚拟对象检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够提升虚拟对象检测的准确度。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种虚拟对象检测方法，包括：

获取图像样本，并从所述图像样本中选择待标注图像样本，从而获得未选择的剩余图像样本，其中，所述图像样本中的每张样本图像包括虚拟对象区域；

结合所述剩余图像样本的风格信息与所述待标注图像样本的内容信息，获得增量样本；

获取所述待标注图像样本的虚拟对象标注信息，并将所述虚拟对象标注信息确定为所述增量样本和所述待标注图像样本的标签信息，训练原始检测模型；

继续从所述剩余图像样本中选择新的待标注图像样本以生成新的增量样本，并基于所述新的增量样本对训练后的原始检测模型进行训练，直到满足训练截止条件时，获得检测模型，其中，所述检测模型用于对图像进行虚拟对象检测。

本申请实施例提供一种虚拟对象检测装置，包括：

样本选择模块，用于获取图像样本，并从所述图像样本中选择待标注图像样本，从而获得未选择的剩余图像样本，其中，所述图像样本中的每张样本图像包括虚拟对象区域；

风格转换模块，用于结合所述剩余图像样本的风格信息与所述待标注图像样本的内容信息，获得增量样本；

模型训练模块，用于获取所述待标注图像样本的虚拟对象标注信息，并将所述虚拟对象标注信息确定为所述增量样本和所述待标注图像样本的标签信息，训练原始检测模型；

模型迭代模块，用于继续从所述剩余图像样本中选择新的待标注图像样本以生成新的增量样本，并基于所述新的增量样本对训练后的原始检测模型进行训练，直到满足训练截止条件时，获得检测模型，其中，所述检测模型用于对图像进行虚拟对象检测。

在本申请实施例中，所述样本选择模块，还用于基于图像差异信息，对所述图像样本进行等级划分，获得多个等级图像样本，其中，所述图像差异信息为虚拟对象数量信息、图像质量信息、光照信息、虚拟对象位置信息、视角信息和虚拟风格信息中的至少一种；将从所述多个等级图像样本中的每个等级图像样本中所选择的数量阈值张样本图像，组合为所述图像样本的所述待标注图像样本。