【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别是涉及一种样本修复方法及装置。
技术介绍
1、对象检测技术是车辆违规检测、门禁认证、机器人导航等多种下游应用的基础，是计算机视觉领域的热点技术。
2、一般而言，可以采用预先训练的对象检测模型进行对象检测，上述模型基于样本图像的特征图中的正样本区域和负样本区域训练得到。具体而言，模型会基于样本图像中标注的对象区域，将样本图像的特征图划分为包含对象的正样本区域和不包含对象的负样本区域，然后基于划分得到的正、负样本区域进行训练。
3、然而，样本图像中的对象区域一般是人工标注的，常常会出现对象漏标情况。这样，基于上述对象区域划分得到的正、负样本区域也会存在误差。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的在于提供一种样本修复方法及装置，以对存在误差的样本进行修复。具体技术方案如下：
2、在本专利技术实施的第一方面，首先提供了一种样本修复方法，所述方法包括：
3、获得样本图像；
4、将所述样本图像输入神经网络模型，获得所述样本图像的特征图；
5、确定所述特征图的对象候选区域中存在对象的第一区域，其中，所述对象候选区域为：所述特征图中待确认是否存在对象的至少一个图像区域，所述第一区域为：所述对象候选区域中包含对象且包含对象的置信度符合预设条件的至少一个图像区域；
6、基于第一区域与第二区域之间的重合程度，从第一区域中确定对象漏标区域，第二区域为：所述特征图中对应于所述样本图像中对象标注
7、基于第二区域与对象候选区域之间的重合程度，将对象候选区域划分为包含对象的正样本区域或不包含对象的负样本区域；
8、基于所述对象漏标区域调整负样本区域。
9、在本专利技术实施的第二方面，还提供了一种样本修复装置，所述装置包括：
10、样本图像获得模块，用于获得样本图像；
11、特征图获得模块，用于将所述样本图像输入神经网络模型，获得所述样本图像的特征图；
12、对象区域确定模块，用于确定所述特征图的对象候选区域中存在对象的第一区域，其中，所述对象候选区域为：所述特征图中待确认是否存在对象的至少一个图像区域，所述第一区域为：所述对象候选区域中包含对象且包含对象的置信度符合预设条件的至少一个图像区域；
13、漏标区域确定模块，用于基于第一区域与第二区域之间的重合程度，从第一区域中确定对象漏标区域，第二区域为：所述特征图中对应于所述样本图像中对象标注框的至少一个图像区域，所述对象标注框为：所述样本图像中的任意一个先验标注区域；
14、区域划分模块，用于基于第二区域与对象候选区域之间的重合程度，将对象候选区域划分为包含对象的正样本区域或不包含对象的负样本区域；
15、负样本区域调整模块，用于基于所述对象漏标区域调整负样本区域。
16、在本专利技术实施的第三方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
17、存储器，用于存放计算机程序；
18、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面所述的方法步骤。
19、在本专利技术实施的第四方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的方法。
20、在本专利技术实施的第五方面，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面所述的方法。
21、由以上可见，应用本申请实施例提供的方案进行样本修复时，将样本图像输入神经网络模型，可以得到样本图像的特征图，然后可以确定特征图的对象候选区域中存在对象的第一区域，从而可以基于第一区域与特征图中对应与对象标注框的第二区域之间的重合程度，从第一区域中确定对象漏标区域，这样，在基于第二区域与对象候选区域之间的重合程度，将对象候选区域划分为正样本区域和负样本区域后，即可基于对象漏标区域调整负样本区域。
22、其中，第一区域是特征图中实际存在对象的区域，第二区域是特征图中存在样本图像中标注对象的区域。那么，在不发生对象漏标的情况下，实际存在的对象就是标注对象，从而特征图中实际存在的对象的区域就是存在标注对象的区域，此时第一区域与第二区域应当是大致重合的；在发生对象漏标的情况下，实际存在的对象不仅包括标注对象，还包括漏标对象，此时，特征图中存在漏标对象的第一区域与存在标注对象的第二区域重合度低或不重合。
23、因此，基于第一区域和第二区域的重合程度，可以确定第一区域中存在的对象是否为标注对象以外的漏标对象，也就是，可以从第一区域中确定对象漏标区域。上述对象漏标区域实质上也是存在对象的区域，不应当被确定为负样本区域，这样，基于对象漏标区域对负样本区域进行纠正后，可以使得纠正后的负样本更加准确、合理，实现了对存在误差的样本的修复。
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1.一种样本修复方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述对象漏标区域调整负样本区域，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述从负样本区域中去除所述对象漏标区域之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一区域与第二区域之间的重合程度，从第一区域中确定对象漏标区域，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第二区域与对象候选区域之间的重合程度，将对象候选区域划分为包含对象的正样本区域和不包含对象的负样本区域，包括：
6.一种样本修复装置，其特征在于，所述装置包括：
7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一所述的方法步骤。
【技术特征摘要】
1.一种样本修复方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述对象漏标区域调整负样本区域，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述从负样本区域中去除所述对象漏标区域之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一区域与第二区域之间的重合程度，从第一区域中确定对象漏标区域，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第二区域与...
【专利技术属性】
技术研发人员：张航，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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