[发明专利]识别模型训练方法、识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本公开提供了识别模型训练方法、识别方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉、深度学习等。具体实现方案为：将包括目标物体的待识别图像输入待训练的识别模型，获得包围所述目标物体的多个锚点框；根据设定的交并比阈值、所述锚点框和设定的目标框，在所述多个锚点框中确定第一样本；根据所述第一样本和所述第一样本对应的权重，确定所述待训练的识别模型中的第一模型识别分支的第一损失值；根据所述第一损失值，优化所述第一模型识别分支，直至所述第一模型识别分支满足设定条件。本公开实施例能够提高识别模型训练的准确性。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及计算机视觉、深度学习等技术领域。

背景技术

目标识别是图像处理的一个重要的手段和目的，通过目标识别，可以对视频、静态画面中的物体、人体、动物体等目标物体进行识别，根据识别结果实现身份认证、安全检查等多种用途。

根据目标物体与拍摄装置距离远近、镜头远近程度的不同，目标物体在视频或静态图像中所呈现的大小也有所不同。由于图像中的目标识别应用场合越来越多，对识别结果的准确性要求也越来越高。

发明内容

本公开提供了一种识别模型训练方法、识别方法、装置、设备及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种识别模型训练方法，包括：

将包括目标物体的待识别图像输入待训练的识别模型，获得包围目标物体的多个锚点框；

根据设定的交并比阈值、锚点框和设定的目标框，在多个锚点框中确定第一样本；

根据第一样本和第一样本对应的权重，确定待训练的识别模型中的第一模型识别分支的第一损失值；

根据第一损失值，优化第一模型识别分支，直至第一模型识别分支满足设定条件。

根据本公开的另一方面，提供了一种识别方法，包括：

将包括目标物体的待识别图像输入识别模型；识别模型为本公开任意一项实施例所提供的优化后的识别模型；

获得识别模型根据待识别图像输出的包围目标物体的多个锚点框；

根据多个锚点框，获得目标物体的识别结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种识别模型训练装置，包括：

锚点框模块，用于将包括目标物体的待识别图像输入待训练的识别模型，获得包围目标物体的多个锚点框；

第一样本模块，用于根据设定的交并比阈值、锚点框和设定的目标框，在多个锚点框中确定第一样本；

第一损失值模块，用于根据第一样本和第一样本对应的权重，确定待训练的识别模型中的第一模型识别分支的第一损失值；

第一优化模块，用于根据第一损失值，优化第一模型识别分支，直至第一模型识别分支满足设定条件。

根据本公开的另一方面，提供了一种识别装置，包括：

输入模块，用于将包括目标物体的待识别图像输入识别模型；识别模型为本公开任意一项实施例所提供的优化后的识别模型；

识别模块，用于获得识别模型根据待识别图像输出的包围目标物体的多个锚点框；

结果模块，用于根据多个锚点框，获得目标物体的识别结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，