二维码检测方法及相关产品技术

本申请实施例公开了一种二维码检测方法及相关产品，方法包括：通过OFA方法对预设网络模型进行网络结构搜索，以得到适配于电子设备的目标网络结构的目标网络模型，其中，目标网络结构为经过预设知识蒸馏处理得到的网络结构；通过目标网络模型对待检测图像进行处理，得到待检测图像中二维码的检测结果。采用本申请实施例有利于提高模型准确度，从而提高二维码的检测准确率。码的检测准确率。码的检测准确率。

【技术实现步骤摘要】
二维码检测方法及相关产品


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种二维码检测方法及相关产品。

技术介绍

[0002]二维码(2—dimensional bar code)是通过按一定规律在二维方向上分布的图形来记录信息的条码。其中，以QR(Quick Response，快速反应)二维码最为常见。
[0003]在二维码检测技术中，通常采用SSD(single shot multi
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box detector，单阶段目标检测)框架实现对于二维码的分类和对应检测框的检测，主要由一个基础网络块和若干个多尺度特征块串联而成。其中，基础网络块用于从原始图像中进行特征抽取，一般会选择常用的深度卷积神经网络。在采用这种实现方法时，不同的硬件设备去实现二维码检测时，需要不断的单独设计深度卷积神经网络，需要耗费巨大的资源量，且模型准确度低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种二维码检测方法及相关产品，可以适配不同硬件条件的电子设备，有利于提高模型准确度，从而提高二维码的检测准确率。
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种二维码检测方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：通过OFA方法对预设网络模型进行网络结构搜索，以得到适配于所述电子设备的目标网络结构的目标网络模型，其中，所述目标网络结构为经过预设知识蒸馏处理得到的网络结构；通过所述目标网络模型对待检测图像进行处理，得到所述待检测图像中二维码的检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过OFA方法对预设网络模型进行网络结构搜索，以得到适配于所述电子设备的目标网络结构的目标网络模型，包括：确定所述OFA方法对应的搜索阈值，其中，每一所述搜索阈值对应一个网络结构影响因素；根据所述搜索阈值对所述预设网络模型进行网络结构搜索，得到多个候选子网；对每一所述候选子网进行所述预设知识蒸馏处理，得到目标网络结构，其中，所述目标网络结构对应目标网络结构影响因素；从所述多个候选子网中选择满足所述目标网络结构影响因素的目标子网作为所述目标网络模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述对每一所述候选子网进行所述预设知识蒸馏处理，得到目标网络结构之前，所述方法还包括：选定所述预设网络模型对应的超网；将训练样本集输入所述超网，以实现对所述超网的学习，得到所述超网的输出数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对每一所述候选子网进行所述预设知识蒸馏处理，得到目标网络结构，包括：确定所述预设知识蒸馏处理方式对应的α
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散度损失函数；在对每一所述候选子网进行所述预设知识蒸馏处理时，将所述超网作为教师网络，将每一所述候选子网作为学生网络；根据所述α
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散度损失函数和所述教师网络对应的输出数据，对每一所述学生网络进行监督学习，得到所述目标网络结构。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述损失函数和所述教师网络对应的输出数据，对每一所述学生网络进行监督学习，得到所述目标网络结构，包括：确定所述训练样本集中带有预设标签的训练集；将所述教师网络对应的输出数据和所述带有预设标签的训练集作为所述每一学生网络的监督信号，将所述α
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇，冯乾泰，赵娟萍，
申请(专利权)人：哲库科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：