[发明专利]目标检测模型的训练方法及对应的检测方法

权利要求书

1.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：

获取包含预设器官的样本医学图像，其中，所述样本医学图像标注有位于所述预设器官上的至少一个目标的标注结果，所述标注结果包括所述目标所在的实际区域；

利用所述目标检测模型按照匹配顺序分别为各所述目标匹配至少一个第一候选区域，并基于所述第一候选区域得到关于所述目标的最终预测结果，其中，所述匹配顺序是基于各所述目标所在的实际区域的尺寸确定的；

利用所述最终预测结果与所述标注结果，调整所述目标检测模型的参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述匹配顺序为：所述实际区域的尺寸越小，越早对所述目标进行所述匹配。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标检测模型按照匹配顺序分别为各所述目标匹配至少一个第一候选区域，包括：

基于各所述目标所在的实际区域的尺寸，将各所述目标划分至不同目标组，其中，每个所述目标组对应的尺寸范围不同；

基于不同所述目标组的尺寸范围，确定不同所述目标组对应的所述匹配顺序；

按照所述匹配顺序分别为各所述目标组中的目标匹配至少一个第一候选区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照所述匹配顺序分别为各所述目标组中的目标匹配至少一个第一候选区域，包括：

按照所述匹配顺序对各所述目标组进行如下匹配步骤：

获取所述目标组中的各所述目标分别与所述样本医学图像的不同锚点区域之间的匹配程度；

基于所述匹配程度，为所述目标组的各所述目标选出至少一个所述锚点区域作为所述目标的第一候选区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，不同所述目标组中的目标的所述第一候选区域的数量不同，且所述尺寸范围越小的所述目标组中的目标的第一候选区域的数量越多；

和/或，所述目标与所述锚点区域之间的匹配程度为所述目标与所述锚点区域之间的重合度。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标组中的各所述目标分别与所述样本医学图像的不同锚点区域之间的匹配程度，包括：从为所述样本医学图像生成的多个锚点区域中，选择未作为所述第一候选区域的锚点区域作为待匹配的锚点区域，并获取所述目标组中的各所述目标分别与各所述待匹配的锚点区域之间的匹配程度；

和/或，在所述按照所述匹配顺序分别为各所述目标组中的目标匹配至少一个第一候选区域之前，所述方法还包括：为所述样本医学图像的各位置点生成不同尺寸的预设数量个所述锚点区域，其中，所述预设数量个锚点区域的尺寸是分别基于所述样本医学图像的预设数量个不同尺度的第一特征图确定的。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标检测模型按照匹配顺序分别为各所述目标匹配至少一个第一候选区域，并基于所述第一候选区域得到关于所述目标的预测结果之前，所述方法还包括：

利用所述目标检测模型获取所述样本医学图像的预设数量个不同尺度的第一特征图，其中，所述预设数量大于或等于1；

所述基于所述第一候选区域得到关于所述目标的最终预测结果，包括：

基于所述第一候选区域和所述第一特征图，预测得到所述最终预测结果。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述获取所述样本医学图像的预设数量个不同尺度的第一特征图，包括：

对所述样本医学图像进行特征提取，得到预设数量个不同尺度的第二特征图；

对于各所述第二特征图，对所述第二特征图进行预设注意力处理，得到所述第二特征图对应的第一特征图，其中，所述预设注意力处理包括维度注意力处理和特征通道注意力处理中的一者或多者。