[发明专利]一种图像处理方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，包括：

将目标样本图像、所述目标样本图像的检测结果输入至预先经过训练的特征提取模型，得到所述特征提取模型输出的所述目标样本图像的目标样本特征，其中，所述检测结果用于表示样本图像中对象所处的位置；

针对每个候选样本图像，将所述候选样本图像和所述候选样本图像的检测结果输入至所述特征提取模型，得到所述特征提取模型输出的所述候选样本图像的候选样本特征；

从各所述候选样本图像中选取匹配候选样本图像，作为用于训练目标检测模型的样本图像，其中，所述匹配候选样本图像的所述候选样本特征与所述目标样本特征匹配；

其中，所述特征提取模型预先经过多组训练数据的训练，每组所述训练数据包括：至少一个样本图像对，用于表示所述样本图像对中的两个样本图像是否相似的标签，所述样本图像对中的两个样本标注有检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述训练数据预先通过以下方式获取：

获取标注有检测结果的第一样本图像和第二样本图像；

若所述第一样本图像和所述第二样本图像为基于同一图像经过处理得到的，并且在所述处理过程中不包括改变检测结果的处理，则生成包含由所述第一样本图像和所述第二样本图像组成的样本图像对、用于表示相似的标签的训练数据。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括：

若所述第一样本图像和所述第二图像不为基于同一图像经过处理得到的，或者在所述处理过程中包括改变检测结果的处理，生成包含由所述第一样本图像和所述第二样本图像组成的图像对、用于表示不相似的标签的训练数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标样本图像为训练所述目标检测模型时的难样本图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从各所述候选样本图像中选取匹配候选样本图像，作为用于训练目标检测模型的样本图像，包括：

针对每个所述候选样本图像，计算所述候选样本图像的所述候选样本特征与所述目标样本特征之间的相似度；

按照所述相似度由高到低的顺序，选取预设数目个所述候选样本图像，作为用于训练目标检测模型的样本特征。

6.一种特征提取模型训练方法，包括：

针对每个样本图像对中的每个样本图像，将所述样本图像和所述样本图像中的检测结果输入至原始模型，得到所述原始模型输出的样本特征；

针对每个样本样本图像对，计算所述样本图像对中两个样本图像的所述样本特征间的相似度；

针对每个样本样本图像对，根据所述相似度以及用于表示所述样本图像对中的两个样本图像是否相似的标签，调整所述原始模型的模型参数，直至达到预设收敛条件，将经过调整的所述原始模型作为特征提取模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述相似度以及用于表示所述样本图像对中的两个样本图像是否相似的标签，调整所述原始模型的模型参数，包括：

根据所述相似度以及用于表示所述样本图像对中的两个样本图像是否相似的标签，构建损失函数；

向所述损失函数梯度下降的方向调整所述原始模型的模型参数。

8.一种图像处理装置，包括：

第一特征提取模块，用于将目标样本图像、所述目标样本图像的检测结果输入至预先经过训练的特征提取模型，得到所述特征提取模型输出的所述目标样本图像的目标样本特征，其中，所述检测结果用于表示样本图像中对象所处的位置；

第二特征提取模块，用于针对每个候选样本图像，将所述候选样本图像和所述候选样本图像的检测结果输入至所述特征提取模型，得到所述特征提取模型输出的所述候选样本图像的候选样本特征；

样本筛选模块，用于从各所述候选样本图像中选取匹配候选样本图像，作为用于训练目标检测模型的样本图像，其中，所述匹配候选样本图像的所述候选样本特征与所述目标样本特征匹配；

其中，所述特征提取模型预先经过多组训练数据的训练，每组所述训练数据包括：至少一个样本图像对，用于表示所述样本图像对中的两个样本图像是否相似的标签，所述样本图像对中的两个样本标注有检测结果。