训练方法、电子设备及计算机可读存储介质技术

本申请公开了一种训练方法、电子设备及计算机可读存储介质，该训练方法包括：从原始图像中获取目标对象区域；基于第一预设尺寸范围，对目标对象区域的尺寸进行第一变换处理，得到第一目标图像，第一目标图像的尺寸归属于第一预设尺寸范围；对原始图像进行第二变换处理，以改变原始图像中目标对象区域，从而得到第二目标图像；利用第一目标图像以及第二目标图像，对检测模型进行训练；其中，检测模型在接收到第一目标图像以及第二目标图像后，检测第二目标图像中是否存在第一目标图像中包含的目标对象。本申请所提供的训练方法能够提高训练出的检测模型的自适应能力。练出的检测模型的自适应能力。练出的检测模型的自适应能力。

【技术实现步骤摘要】
训练方法、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及深度学习
，特别是涉及一种训练方法、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在实际需求场景中，图像中的目标区域不可避免地受光照、遮挡、拍摄角度等情况，使得搜索图像中的检测物体与模板图像中的检测物体存在较大差异，从而使得目标重检测模型无法识别搜索图像中是否存在模板图像中的检测物体，从而造成漏检现象。

技术实现思路

[0003]本申请提供一种训练方法、电子设备及计算机可读存储介质，能够提高训练出的检测模型的自适应能力。
[0004]本申请实施例第一方面提供一种训练方法，所述方法包括：从原始图像中获取目标对象区域；基于第一预设尺寸范围，对所述目标对象区域的尺寸进行第一变换处理，得到第一目标图像，所述第一目标图像的尺寸归属于所述第一预设尺寸范围；对所述原始图像进行第二变换处理，以改变所述原始图像中所述目标对象区域，从而得到第二目标图像；利用所述第一目标图像以及所述第二目标图像，对检测模型进行训练；其中，所述检测模型在接收到所述第一目标图像以及所述第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种训练方法，其特征在于，所述方法包括：从原始图像中获取目标对象区域；基于第一预设尺寸范围，对所述目标对象区域的尺寸进行第一变换处理，得到第一目标图像，所述第一目标图像的尺寸归属于所述第一预设尺寸范围；对所述原始图像进行第二变换处理，以改变所述原始图像中所述目标对象区域，从而得到第二目标图像；利用所述第一目标图像以及所述第二目标图像，对检测模型进行训练；其中，所述检测模型在接收到所述第一目标图像以及所述第二目标图像后，检测所述第二目标图像中是否存在所述第一目标图像中包含的目标对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一预设尺寸范围，对所述目标对象区域的尺寸进行第一变换处理，得到第一目标图像的步骤，包括：对所述目标对象区域的尺寸进行所述第一变换处理，使得到的所述第一目标图像呈正方形，所述正方形的边长归属于所述第一预设尺寸范围。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一变换处理包括缩放所述目标对象区域、在所述目标对象区域的外围进行填充处理中的至少一种。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于第一预设尺寸范围，对所述目标对象区域的尺寸进行第一变换处理，得到第一目标图像的步骤，包括：等比例缩放所述目标对象区域，至缩放后的所述目标对象区域的长边归属于所述第一预设尺寸范围内；在缩放后的所述目标对象区域的外围进行填充处理，得到所述第一目标图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行第二变换处理，以改变所述原始图像中所述目标对象区域，从而得到第二目标图像的步骤，包括：对所述原始图像进行所述第二变换处理，以改变所述原始图像中所述目标对象区域的尺寸、位置中的至少一种。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行所述第二变换处理，以改变所述原始图像中所述目标对象区域的尺寸、位置中的至少一种的步骤，包括：对所述原始图像进行所述第二变换处理，以随机改变所述原始图像中所述目标对象区域的宽、高，并使得所述目标对象区域的宽、高的缩放比归属于第二预设范围内。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像进行所述第二变换处理，以改变所述原始图像中所述目标对象区域的尺寸、位置中的至少一种的步骤，包括：对所述原始图像进行所述第二变换处理，以随机改变所述原始图像中所述目标对象区域的位置，并使得所述目标对象区域的偏移量在预设偏移范围内。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用所述第一目标图像以及所述第二目标图像，对检测模型进行训练之...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄胡晏，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：