[发明专利]识别方法、训练方法、装置、设备及存储介质

说明书

本公开提供了识别方法、训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉、视频分析和深度学习技术。具体实现方案为：基于待识别视频中的目标视频帧，得到所述目标视频帧所包含区块的第一区块特征信息，以及针对所述目标视频帧的第一识别决策信息；从表征所述第一识别决策信息的决策值及表征所述第一区块特征信息的特征值中，选取出第一目标值；在所述第一目标值表征区块的特征值的情况下，将所述第一目标值对应的区块作为第一目标区块。如此，快速识别得到待识别视频中的显著区块，也即第一目标区块。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉、视频分析和深度学习技术。

背景技术

高效视频识别，即要求视频识别准确率的同时限制视频识别所需要的计算资源。高效视频识别广泛用于自动驾驶、视频监控等场景，正在成为计算机视觉社区中越发重要的话题。

发明内容

本公开提供了一种识别方法、训练方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种识别方法，包括：

基于待识别视频中的目标视频帧，得到所述目标视频帧所包含区块的第一区块特征信息，以及针对所述目标视频帧的第一识别决策信息；

从表征所述第一识别决策信息的决策值及表征所述第一区块特征信息的特征值中，选取出第一目标值；

在所述第一目标值表征区块的特征值的情况下，将所述第一目标值对应的区块作为第一目标区块。

根据本公开的另一方面，提供了一种模型训练方法，包括：

将样本视频中的目标样本帧输入至待训练区块模型，得到所述目标样本帧所包含区块的第二区块特征信息，以及针对所述目标样本帧的第二识别决策信息；

从表征所述第二识别决策信息的决策值及表征所述第二区块特征信息的特征值中，选取出第二目标值；

在所述第二目标值表征区块的特征值的情况下，将所述第二目标值对应的区块作为第二目标区块，并输入至预设分类模型进行分类，得到分类结果；

基于所述分类结果、所述目标样本帧对应的标签信息及识别决策信息的控制参数确定的损失函数，对所述待训练区块模型以及预设分类模型进行联合训练，得到所述目标区块模型和目标分类模型。

根据本公开的再一方面，提供了一种识别装置，包括：

视频帧处理单元，用于基于待识别视频中的目标视频帧，得到所述目标视频帧所包含区块的第一区块特征信息，以及针对所述目标视频帧的第一识别决策信息；

目标值确定单元，用于从表征所述第一识别决策信息的决策值及表征所述第一区块特征信息的特征值中，选取出第一目标值；

目标区块确定单元，用于在所述第一目标值表征区块的特征值的情况下，将所述第一目标值对应的区块作为第一目标区块。

根据本公开的再一方面，提供了一种模型训练装置，包括：

第一模型处理单元，用于将样本视频中的目标样本帧输入至待训练区块模型，得到所述目标样本帧所包含区块的第二区块特征信息，以及针对所述目标样本帧的第二识别决策信息；

结果处理单元，用于从表征所述第二识别决策信息的决策值及表征所述第二区块特征信息的特征值中，选取出第二目标值；

第二模型处理单元，用于在所述第二目标值表征区块的特征值的情况下，将所述第二目标值对应的区块作为第二目标区块，并输入至预设分类模型进行分类，得到分类结果；