训练数据清洗、人像分割网络训练及人像分割方法技术

本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种训练数据清洗、人像分割网络训练及人像分割方法，训练数据清洗方法包括：获取第一训练数据集；其中，第一训练数据集中包括含有人脸信息的训练图像；对训练图像进行人脸检测，得到人脸标注信息和对应人脸标注信息的人脸朝向信息；剔除第一训练数据集中人脸朝向信息不满足预设朝向条件的训练图像，得到第二训练数据集；根据人脸标注信息计算第二训练数据集中训练图像对应的人脸区域占比；剔除第二训练数据集中人脸区域占比不满足预设占比条件的训练图像，得到目标训练数据集。上述方法，实现了对训练数据集的有效清洗，避免了训练数据集中的噪声过多，影响网络训练。影响网络训练。影响网络训练。

【技术实现步骤摘要】
训练数据清洗、人像分割网络训练及人像分割方法


[0001]本申请属于数据处理
，尤其涉及一种训练数据清洗、人像分割网络训练及人像分割方法。

技术介绍

[0002]人像分割网络常用于将图像中的人像和背景进行分离，而人像分割网络的训练需要大量训练数据，如果训练数据较少，人像分割网络的检测效果也会较差。对人像分割网络进行训练，一般需要从网络或者第三方数据平台中获取大量的训练数据，这些训练数据复杂多样，虽能够保证人像分割网络的普适性，但是，在一些特殊的应用场景下，如人脸解锁场景、刷脸支付场景中，人像分割网络检测的图像是具有针对性的，因此需要对训练数据做筛选。
[0003]在这些特殊的应用场景下，若使用训练数据未经筛选的人像分割网络进行人像分割，反而会因训练数据的噪声过多，分割时的置信阈值偏低，而导致人像分割网络的准确性降低，错检的发生率提高。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种训练数据清洗、人像分割网络训练及人像分割方法，可以解决上述问题。
[0005]本申请实施例提供了一种训练数据清洗方法，包括：获取第一训练数据集；其中，第一训练数据集中包括含有人脸信息的训练图像；对训练图像进行人脸检测，得到人脸标注信息和对应人脸标注信息的人脸朝向信息；剔除第一训练数据集中人脸朝向信息不满足预设朝向条件的训练图像，得到第二训练数据集；根据人脸标注信息计算第二训练数据集中训练图像对应的人脸区域占比；剔除第二训练数据集中人脸区域占比不满足预设占比条件的训练图像，得到目标训练数据集。
[0006]本申请实施例提供了一种人像分割网络训练方法，包括：获取第一训练数据集；根据上述的训练数据清洗方法对第一训练数据集进行清洗，得到目标训练数据集；利用目标训练数据集对人像分割网络进行迭代训练，得到目标人
[0007]本申请实施例提供了一种人像分割方法，包括：获取待检测图像；将待检测图像输入至人像分割网络，以获取待检测图像的二值化掩膜图；其中，人像分割网络根据上述的人像分割网络训练方法训练得到；根据待检测图像和所述二值化掩膜图，从待检测图像中分割出人像图像。
[0008]本申请实施例提供了一种训练数据清洗装置，包括：获取单元，用于获取第一训练数据集；其中，第一训练数据集中包括含有人脸信息的训练图像；检测单元，用于对训练图像进行人脸检测，得到人脸标注信息和对应人脸标注信息的人脸朝向信息；第一清洗单元，用于剔除第一训练数据集中人脸朝向信息不满足预设朝向条件的训练图像，得到第二训练数据集；计算单元，用于根据人脸标注信息计算第二训练数据集中训练图像对应的人脸区
域占比；第二清洗单元，用于剔除第二训练数据集中人脸区域占比不满足预设占比条件的训练图像，得到目标训练数据集。
[0009]本申请实施例提供了一种人像分割网络训练装置，包括：获取单元，用于获取第一训练数据集；清洗单元，用于根据第一方面的训练数据清洗方法对第一训练数据集进行清洗，得到目标训练数据集；训练单元，用于利用目标训练数据集对人像分割网络进行迭代训练，得到目标人像分割网络。
[0010]本申请实施例提供了一种人像分割装置，包括：图像获取模块，用于获取待检测图像；输入模块，用于将待检测图像输入至人像分割网络，以获取待检测图像的二值化掩膜图；其中，人像分割网络根据上述的人像分割网络训练方法训练得到；处理模块，用于根据待检测图像和所述二值化掩膜图，从待检测图像中分割出人像图像。
[0011]本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述训练数据清洗、人像分割网络训练或人像分割的方法。
[0012]本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述训练数据清洗、人像分割网络训练或人像分割的方法。
[0013]在本申请实施例中，一方面，设备获取第一训练数据集；其中，第一训练数据集中包括含有人脸信息的训练图像；对训练图像进行人脸检测，得到人脸标注信息和对应人脸标注信息的人脸朝向信息；剔除第一训练数据集中人脸朝向信息不满足预设朝向条件的训练图像，得到第二训练数据集；根据人脸标注信息计算第二训练数据集中训练图像对应的人脸区域占比；剔除第二训练数据集中人脸区域占比不满足预设占比条件的训练图像，得到目标训练数据集。上述方法能够过滤人脸朝向以及人脸区域占比不符合条件的训练图像，实现对训练数据集的有效清洗，避免训练数据集中的噪声过多，影响网络训练。
[0014]另一方面，获取第一训练数据集；根据上述的训练数据清洗方法对第一训练数据集进行清洗，得到目标训练数据集，并利用目标训练数据集对人像分割网络进行迭代训练，得到目标人像分割网络。上述方法，采用清洗后的训练数据集对人像分割网络进行训练，能够使训练得到的人像分割网络更适配于目标场景，避免了噪声对网络训练的干扰，从而提高了人像分割网络的准确性，降低了错检发生率。
[0015]又一方面，获取待检测图像；将待检测图像输入至人像分割网络，以获取待检测图像的二值化掩膜图；其中，人像分割网络根据上述的人像分割网络训练方法训练得到；根据待检测图像和所述二值化掩膜图，从待检测图像中分割出人像图像。上述方法，利用更适配于目标场景的人像分割网络，避免了噪声对网络训练的干扰，提高了人像分割网络的准确性，降低了错检发生率。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1是本申请某一实施例提供的图像数据类型示意图；
[0018]图2是本申请某一实施例提供的一种训练数据清洗方法的示意流程图；
[0019]图3是本申请某一实施例提供的一种人像分割网络训练方法的示意流程图；
[0020]图4是本申请某一实施例提供的训练数据清洗装置的示意图；
[0021]图5是本申请某一实施例提供的人像分割网络训练装置的示意图；
[0022]图6是本申请某一实施例提供的电子设备的示意图。
具体实施方式
[0023]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
[0024]应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0025]还应当理解，在本申请说明书本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种训练数据清洗方法，其特征在于，包括：获取第一训练数据集；其中，所述第一训练数据集中包括含有人脸信息的训练图像；对所述训练图像进行人脸检测，得到人脸标注信息和对应所述人脸标注信息的人脸朝向信息；剔除所述第一训练数据集中所述人脸朝向信息不满足预设朝向条件的训练图像，得到第二训练数据集；根据所述人脸标注信息计算所述第二训练数据集中训练图像对应的人脸区域占比；剔除所述第二训练数据集中所述人脸区域占比不满足预设占比条件的训练图像，得到目标训练数据集。2.如权利要求1所述的训练数据清洗方法，其特征在于，若所述训练图像中仅含有单一人脸信息，则所述剔除所述第二训练数据集中所述人脸区域占比不满足预设占比条件的训练图像，得到目标训练数据集，包括：判断所述第二训练数据集中训练图像对应的人脸区域占比是否满足预设占比条件，若否，从所述第二训练数据集中剔除相应的训练图像，得到所述目标训练数据集。3.如权利要求1所述的训练数据清洗方法，其特征在于，若所述训练图像中含有若干人脸信息，则所述剔除所述第二训练数据集中所述人脸区域占比不满足预设占比条件的训练图像，得到目标训练数据集，包括：判断所述第二训练数据集中训练图像对应的所有人脸区域占比是否均满足预设占比条件，若否，从所述第二训练数据集中剔除相应的训练图像，得到所述目标训练数据集。4.如权利要求1所述的训练数据清洗方法，其特征在于，若所述训练图像中含有若干人脸信息，则剔除所述第一训练数据集中所述人脸朝向信息不满足预设朝向条件的训练图像，得到第二训练数据集，包括：判断所述第一训练数据集中训练图像对应的所有人脸朝向信息是否均满足预设朝向条件，若否，从所述第一训练数据集中剔除相应的训练图像，得到所述第二训练数据集。5.如权利要求1至4任意一项所述的训练数据清洗方法，其特征在于：所述人脸朝向信息指示所述训练图像对应的人脸朝向为正向或非正向，所述预设朝向条件为人脸朝向正向；或，所述人脸朝向信息指示所述训练图像对...

【专利技术属性】
技术研发人员：莫曜阳，
申请(专利权)人：奥比中光科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：