[发明专利]目标检测方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

通过待训练教师模型和待训练学生模型，分别对样本图像中的待检测目标进行目标检测，得到教师预测框、教师预测分类信息、学生预测框和学生预测分类信息；

根据所述教师预测框、所述学生预测框、所述教师预测分类信息、所述学生预测分类信息、所述样本图像的标注框和所述样本图像的标注分类信息，确定分类损失；

根据教师预测框、学生预测框和所述样本图像的标注框，分别确定指导损失函数和被指导损失函数；

根据所述指导损失函数确定指导目标，提取所述指导目标的指导特征，且根据被指导损失函数确定被指导目标，提取所述被指导目标的被指导特征；指导目标和被指导目标为不同的待检测目标；

根据所述指导特征和所述被指导特征，确定蒸馏损失；

根据所述分类损失和所述蒸馏损失，对待训练教师模型和待训练学生模型进行训练，根据训练结果确定目标检测模型；所述目标检测模型用于对待检测图像进行目标检测，以从所述待检测图像的候选检测目标中确定违禁物品对应的违禁物目标，并确定所述违禁物目标的类别信息和位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述目标检测模型对应的待训练学生模型的模型准确率大于准确率阈值，则将所述目标检测模型对应的待训练学生模型作为下一轮模型训练过程中的待训练教师模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述教师预测框、所述学生预测框、所述教师预测分类信息、所述学生预测分类信息、所述样本图像的标注框和所述样本图像的标注分类信息，确定分类损失，包括：

根据所述教师预测分类信息、所述学生预测分类信息、所述教师预测框和所述样本图像的标注框的第一交并比，以及所述学生预测框和所述样本图像的标注框的第二交并比，对所述样本图像的标注分类信息进行调整，得到调整后的标注分类信息；

根据调整后的标注分类信息，确定分类损失。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述教师预测分类信息、所述学生预测分类信息、所述教师预测框和所述样本图像的标注框的第一交并比，以及所述学生预测框和所述样本图像的标注框的第二交并比，对所述样本图像的标注分类信息进行调整，得到调整后的标注分类信息，包括：

若所述教师预测类别和所述学生预测类别一致，且所述教师置信度和所述学生置信度均大于置信度阈值，则确定所述教师预测框和所述学生预测框的预测框交并比；

若所述预测框交并比大于第一阈值，且所述教师预测框和样本图像的标注框的第一交并比以及所述学生预测框和所述样本图像的标注框的第二交并比均大于或等于第二阈值，则根据所述教师预测分类信息和所述学生预测分类信息，对所述样本图像的标注分类信息进行调整，得到调整后的标注分类信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述指导特征和所述被指导特征，确定蒸馏损失，包括：

确定所述指导特征的特征损失函数和被指导特征的特征损失函数之间的特征损失函数，以及所述指导特征的特征相关性和所述被指导特征的特征相关性之间的相关性差值；

根据所述特征损失函数和所述相关性差值，确定蒸馏损失。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据教师预测框、学生预测框和所述样本图像的标注框，分别确定指导损失函数和被指导损失函数，包括：

根据教师预测框、学生预测框和样本图像的标注框，分别确定教师预测框损失函数和学生预测框损失函数；

根据教师预测框损失函数和学生预测框损失函数的比较结果，从所述教师预测框损失函数和所述学生预测框损失函数中确定指导损失函数和被指导损失函数。