【技术实现步骤摘要】
目标检测模型生成方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及目标检测
，尤其涉及一种目标检测模型生成方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
目前，为了保证目标检测的准确性，可以通过目标检测模型获取检测结果，该检测结果包括拍摄图像或者视频帧中包括的各个目标。然而传统方法在训练目标检测模型时，将有标注框的位置视为正样本，以标注框的位置和尺寸为起点进行随机缩放和随机抠图，同时还可以使用随机变换等其他数据扩充方式获取到更多的正样本，从而实现对目标检测模型的训练。这种传统的训练方法通常没有考虑到负样本对目标检测模型检测准确性的影响。通常来说，将图像中非正样本区域的其他区域称为负样本，在目标检测模型训练过程中，如果没有考虑到负样本的影响，则会导致很多误检的现象无法消除。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种目标检测模型生成方法、装置、设备及存储介质，能够有效改善由于负样本的影响，导致的目标检测模型出现误检的现象。第一方面，本申请提供一种目标检测模型的生成方法，包括：将第一预设数量的训练样本输入待训练的...
【技术保护点】
1.一种目标检测模型生成方法，其特征在于，包括：/n将第一预设数量的训练样本输入待训练的目标检测模型，开始对所述目标检测模型进行迭代训练，所述训练样本包括正样本和负样本；/n按照节点顺序确定未完成训练的当前迭代节点为目标迭代节点，获取所述目标检测模型在所述目标迭代节点的上一迭代节点对应的模型参数；/n根据所述模型参数确定所述目标检测模型在所述目标迭代节点的检测准确率；/n若所述检测准确率小于或等于预设的准确率阈值，则根据预设的负样本增强规则，对所述目标检测模型在所述目标迭代节点的检错负样本进行增加处理，得到增强负样本；/n根据所述增强负样本和所述第一预设数量的训练样本对所述...
【技术特征摘要】
1.一种目标检测模型生成方法，其特征在于，包括：
将第一预设数量的训练样本输入待训练的目标检测模型，开始对所述目标检测模型进行迭代训练，所述训练样本包括正样本和负样本；
按照节点顺序确定未完成训练的当前迭代节点为目标迭代节点，获取所述目标检测模型在所述目标迭代节点的上一迭代节点对应的模型参数；
根据所述模型参数确定所述目标检测模型在所述目标迭代节点的检测准确率；
若所述检测准确率小于或等于预设的准确率阈值，则根据预设的负样本增强规则，对所述目标检测模型在所述目标迭代节点的检错负样本进行增加处理，得到增强负样本；
根据所述增强负样本和所述第一预设数量的训练样本对所述目标检测模型，在所述目标迭代节点进行训练；
在完成所述目标迭代节点的训练后，返回所述按照节点顺序确定未完成训练的当前迭代节点为目标迭代节点的步骤以及后续步骤，直至完成对所述目标检测模型的训练。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述模型参数确定所述目标检测模型在所述目标迭代节点的检测准确率之后，还包括：
若所述检测准确率大于预设的准确率阈值，则根据所述第一预设数量的训练样本对所述目标检测模型，在所述目标迭代节点进行训练。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据预设的负样本增强规则，对所述目标检测模型在所述目标迭代节点的检错负样本进行增加处理，得到增强负样本，包括：
获取所述目标检测模型在所述目标迭代节点的检错负样本；
分别获取第二预设数量的所述检错负样本；
分别将各所述第二预设数量的所述检错负样本与所述正样本进行间隔拼接，得到拼接之后的图像；
按照预设的裁剪规则裁剪所有拼接之后的所述图像，得到所述增强负样本。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述拼接之后的图像为宫格图像，所述检错负样本和所述正样本分别间隔放置在所述宫格图像的各个宫格内。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述按照预设的裁剪规则裁剪所有拼接之后的所述图像，得到所述增强负样本，包括：
按照预设的裁剪尺寸，分别裁剪各个所述宫格图像的宫格；
获取包括所述检错负样本的宫格，得到所述增强负样本。
...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘业鹏，曾钰胜，程骏，顾景，王玥，庞建新，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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