[发明专利]模型生成方法、目标检测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种模型生成方法，其特征在于，包括：

获取大场景数据集中各超分辨率图像包含的真实框，利用各所述超分辨率图像包含的真实框构成各所述超分辨率图像对应的样本集合；

从所述超分辨率图像对应的样本集合中选择一真实框，根据选择的真实框对所述超分辨率图像进行裁切，得到第一裁切图像；

从所述超分辨率图像对应的样本集合中删除所述第一裁切图像包含的真实框，返回执行所述从所述超分辨率图像对应的样本集合中选择一真实框的步骤，直至所述超分辨率图像对应的样本集合为空集；

利用各所述超分辨率图像对应的各所述第一裁切图像及各所述第一裁切图像包含的真实框作为第一训练集，利用所述第一训练集对第一模型进行训练，得到第一目标检测模型；

根据选择的真实框对所述超分辨率图像进行裁切，得到第一裁切图像，包括：

以选择的真实框为中心进行上下左右的扩充，确定裁切位置；

根据所述裁切位置对所述超分辨率图像进行裁切，得到所述第一裁切图像；

以选择的真实框为中心进行上下左右的扩充，确定裁切位置，包括：

以选择的真实框的中心位置（x,y）为中心，以作为向左扩充的尺寸利用得到所述裁切位置的左边位置，以作为向右扩充的尺寸利用得到所述裁切位置的右边位置，以作为向上扩充的尺寸利用得到所述裁切位置的上边位置，以作为向下扩充的尺寸利用得到所述裁切位置的下边位置；

其中，分别为左边、右边、上边、下边四个位置的裁切系数，和为设定目标的宽和高，且、、、，和分别为相应超分辨率图像的宽和高，和为计算出的所述第一裁切图像的宽和高。

2.根据权利要求1所述的模型生成方法，其特征在于，在利用所述第一训练集对第一模型进行训练，得到第一目标检测模型之后，还包括：

利用所述第一目标检测模型对所述第一训练集进行预测，得到各所述超分辨率图像对应的预测结果；

根据各所述超分辨率图像对应的预测结果及相应超分辨率图像包含的真实框，得到各所述超分辨率图像对应的预测错误样本；

根据所述超分辨率图像对应的各预测错误样本对所述超分辨率图像进行裁切，得到各预测错误样本所对应的第二裁切图像；

利用所述超分辨率图像中除所述第二裁切图像包含的真实框之外的剩余真实框构成所述超分辨率图像对应的样本集合，执行所述从所述超分辨率图像对应的样本集合中选择一真实框，根据选择的真实框对所述超分辨率图像进行裁切，得到第一裁切图像；从所述超分辨率图像对应的样本集合中删除所述第一裁切图像包含的真实框，返回执行所述从所述超分辨率图像对应的样本集合中选择一真实框的步骤，直至所述超分辨率图像对应的样本集合为空集的步骤；

利用各所述超分辨率图像对应的各裁切图像及各所述裁切图像包含的真实框作为第二训练集，利用所述第二训练集对第二模型进行训练，得到第二目标检测模型；其中，所述裁切图像包括对对应的预测错误样本进行裁切得到的第二裁切图像及将除第二裁切图像包含的真实框之外的剩余真实框构成样本集合并对样本集合中的真实框进行裁切时得到的第一裁切图像。

3.根据权利要求2所述的模型生成方法，其特征在于，根据所述超分辨率图像对应的各预测错误样本对所述超分辨率图像进行裁切，得到各预测错误样本对应的第二裁切图像，包括：

选择所述超分辨率图像对应的预测错误样本中的一预测错误样本，根据选择的预测错误样本对所述超分辨率图像进行裁切，得到选择的预测错误样本对应的第二裁切图像；

从所述超分辨率图像对应的预测错误样本中删除所述第二裁切图像中包含的预测错误样本，返回执行所述选择所述超分辨率图像对应的预测错误样本中的一预测错误样本的步骤，直至所述超分辨率图像对应的预测错误样本被选择完为止。