CN112712119B - 确定目标检测模型的检测准确率的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种确定目标检测模型的检测准确率的方法和装置，属于机器学习技术领域。所述方法包括：将测试图像输入目标检测模型得到所述测试图像的检测目标位置，并获取所述测试图像的真值目标位置；对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域；确定所述测试图像的每个检测目标位置所属的比对区域以及所述测试图像的每个真值目标位置所属的比对区域；计算每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量；基于每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量，确定所述目标检测模型的检测准确率。通过本申请可以提高对模型的测试效率。

Description

确定目标检测模型的检测准确率的方法和装置

技术领域

本申请涉及机器学习技术领域，特别涉及一种确定目标检测模型的检测准确率的方法和装置。

背景技术

目标检测模型可以对图像进行目标检测，在目标检测模型投入使用之前，需要先测试出该目标检测模型的检测准确率，只有检测准确率达到一定阈值才可以投入使用。

目前，针对目标检测模型通常采用如下方法进行检测准确率的测试：通过人工标定得到图像中各目标的位置信息，通过目标检测模型对该图像进行目标检测输出检测到的目标的位置信息。然后，分别计算每个标定得到的目标的位置信息对应的矩形框与每个检测得到的目标的位置信息对应的矩形框的交并比。再然后，统计多张图像中得到的大于阈值的交并比的第一数量，并计算第一数量与该多张图像标定得到的目标的数量之间的比值，作为该目标检测模型的检测准确率。

在实现本申请的过程中，发明人发现相关技术至少存在以下问题：

对于每张图像，需要分别计算该图像中每个标定得到的目标的位置信息对应的矩形框与每个检测得到的目标的位置信息对应的矩形框的交并比，在图像中目标数量很多时，测试的计算量大，测试效率低。

发明内容

本申请实施例提供了一种确定目标检测模型的检测准确率的方法和装置，能够解决相关技术中测试效率低的问题。所述技术方案如下：

第一方面，确定目标检测模型的检测准确率的方法，其特征在于，所述方法包括：

将测试图像输入目标检测模型得到所述测试图像的检测目标位置，并获取所述测试图像的真值目标位置；

对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域；

确定所述测试图像的每个检测目标位置所属的比对区域以及所述测试图像的每个真值目标位置所属的比对区域；

计算每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量；

基于每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量，确定所述目标检测模型的检测准确率。

在一种可能的实现方式中，所述基于每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量，确定所述目标检测模型的检测准确率，包括：

将每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量相加，得到所述测试图像对应的总匹配数量；

将多个测试图像对应的总匹配数量相加得到第一数值，将所述多个测试图像的真值目标位置的数量相加得到第二数值，确定第一数值与所述第二数值的第一比值，作为所述目标检测模型的检测准确率。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

在多个目标检测模型中，确定检测准确率最高的目标检测模型，作为待使用的目标检测模型；

基于所述待使用的目标检测模型进行目标检测处理。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

如果所述目标检测模型的检测准确率低于预设阈值，则基于样本图像和所述样本图像的真值目标位置，对所述目标检测模型进行训练；

如果所述目标检测模型的检测准确率高于预设阈值，则基于所述目标检测模型进行目标检测处理。

在一种可能的实现方式中，所述对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域，包括：

获取预先存储的区域划分指示信息；

基于所述区域划分指示信息，对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域，包括：

获取输入的对应所述测试图像的区域划分指示信息；

基于所述区域划分指示信息，对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域，包括：

计算所述测试图像的真值目标位置对应的目标框的平均面积与所述测试图像的面积的第二比值；

基于预先存储的面积比值和区域划分指示信息的对应关系，确定所述第二比值对应的区域划分指示信息；

基于所述第二比值对应的区域划分指示信息，对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述确定所述测试图像的每个检测目标位置所属的比对区域以及所述测试图像的每个真值目标位置所属的比对区域，包括：

对于每个真值目标位置，如果所述真值目标位置对应的目标框全部在第一比对区域中，则确定所述真值目标位置属于所述第一比对区域；

对于每个检测目标位置，如果所述检测目标位置对应的目标框全部在第二比对区域中，则确定所述检测目标位置属于所述第二比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

如果所述真值目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则在所述真值目标位置所在的多个比对区域中，确定与所述真值目标位置对应的目标框的重合面积最大的第一比对区域，确定所述真值目标位置属于所述第一比对区域；

如果所述检测目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则在所述检测目标位置所在的多个比对区域中，确定与所述检测目标位置对应的目标框的重合面积最大的第二比对区域，确定所述检测目标位置属于所述第二比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

如果所述真值目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则确定所述真值目标位置属于所述真值目标位置对应的目标框所在的多个比对区域；

如果所述检测目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则确定所述检测目标位置属于所述检测目标位置对应的目标框所在的多个比对区域。

第二方面，一种确定目标检测模型的检测准确率的装置，其特征在于，所述装置包括：

检测模块，用于将测试图像输入目标检测模型得到所述测试图像的检测目标位置，并获取所述测试图像的真值目标位置；

划分模块，用于对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域；

确定模块，用于确定所述测试图像的每个检测目标位置所属的比对区域以及所述测试图像的每个真值目标位置所属的比对区域；

计算模块，用于计算每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量，基于每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量，确定所述目标检测模型的检测准确率。

在一种可能的实现方式中，所述计算模块，用于：

将每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量相加，得到所述测试图像对应的总匹配数量；

将多个测试图像对应的总匹配数量相加得到第一数值，将所述多个测试图像的真值目标位置的数量相加得到第二数值，确定第一数值与所述第二数值的第一比值，作为所述目标检测模型的检测准确率。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

选择模块，用于在多个目标检测模型中，确定检测准确率最高的目标检测模型，作为待使用的目标检测模型；

基于所述待使用的目标检测模型进行目标检测处理。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括训练模块，用于：

如果所述目标检测模型的检测准确率低于预设阈值，则基于样本图像和所述样本图像的真值目标位置，对所述目标检测模型进行训练；

如果所述目标检测模型的检测准确率高于预设阈值，则基于所述目标检测模型进行目标检测处理。

在一种可能的实现方式中，所述划分模块，用于：

获取预先存储的区域划分指示信息；

基于所述区域划分指示信息，对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述划分模块，用于：

获取输入的对应所述测试图像的区域划分指示信息；

基于所述区域划分指示信息，对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述划分模块，用于：

计算所述测试图像的真值目标位置对应的目标框的平均面积与所述测试图像的面积的第二比值；

基于预先存储的面积比值和区域划分指示信息的对应关系，确定所述第二比值对应的区域划分指示信息；

基于所述第二比值对应的区域划分指示信息，对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块，用于：

对于每个真值目标位置，如果所述真值目标位置对应的目标框全部在第一比对区域中，则确定所述真值目标位置属于所述第一比对区域；

对于每个检测目标位置，如果所述检测目标位置对应的目标框全部在第二比对区域中，则确定所述检测目标位置属于所述第二比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块，还用于：

如果所述真值目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则在所述真值目标位置所在的多个比对区域中，确定与所述真值目标位置对应的目标框的重合面积最大的第一比对区域，确定所述真值目标位置属于所述第一比对区域；

如果所述检测目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则在所述检测目标位置所在的多个比对区域中，确定与所述检测目标位置对应的目标框的重合面积最大的第二比对区域，确定所述检测目标位置属于所述第二比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块，还用于：

如果所述真值目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则确定所述真值目标位置属于所述真值目标位置对应的目标框所在的多个比对区域；

如果所述检测目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则确定所述检测目标位置属于所述检测目标位置对应的目标框所在的多个比对区域。

第三方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如上述第一方面所述的方法。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现如上述第一方面所述的方法。

本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

本申请实施例中，在通过目标检测模型得到测试图像的检测目标位置，并获取到测试图像的真值目标位置后，对于该测试图像划分多个比对区域，并确定每个检测目标位置和每个真值目标位置所属的比对区域。在后续对真值目标位置和检测目标位置进行比对时，只在同一比对区域中进行，即一个检测目标位置仅仅和同一比对区域内的真值检测位置进行比对，而无需和测试图像的全部真值目标位置进行比对，减少了比对数量，提高了比对效率，进一步的，提高了对目标检测模型的测试效率。

附图说明

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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的确定目标检测模型的检测准确率的方法流程图；

图2是本申请实施例提供的一种图像划分的示意图；

图3是本申请实施例提供的一种真值目标位置所属比对区域的示意图；

图4是本申请实施例提供的一种真值目标位置所属比对区域的示意图；

图5是本申请实施例提供的一种真值目标位置所属比对区域的示意图；

图6是本申请实施例提供的一种真值目标位置与检测目标位置组合计算的示意图；

图7是本申请实施例提供的一种确定目标检测模型的检测准确率的装置结构示意图；

图8是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。

本申请实施例提供了一种确定目标检测模型的检测准确率的方法，该方法可以由计算机设备实现。其中，计算机设备可以为笔记本电脑、台式机等。在采用大量样本图像对目标检测模型进行训练后，在投入实际应用之前，需要对该目标检测模型进行测试，在测试得到该模型的检测准确率大于阈值时，才可将该模型投入使用。或者，在多个目标检测模型中，选择一个目标检测模型投入使用时，可以先对多个目标检测模型进行测试，将测试得到的检测准确率最高的目标检测模型投入使用。

在对目标检测模型进行测试时，便可以采用本申请实施例提供的方法，在该方法中对于测试图像划分为多个比对区域，在进行真值目标位置和检测目标位置的对比时，仅在比对区域中进行。也即是，只对属于相同比对区域的真值目标位置和检测目标位置进行比对。进一步，再根据比的结果确定目标检测模型的准确率。可见，该方法可以有效减少真值目标位置和检测目标位置的比对次数，从而提高比对效率模型准确率确定的效率。

图1是本申请实施例提供的一种确定目标检测模型的检测准确率的流程图。参见图1，该方法可以包括如下步骤：

步骤101、将测试图像输入目标检测模型得到测试图像的检测目标位置，并获取测试图像的真值目标位置。

其中，检测目标位置可以为包括检测目标在内的目标框的坐标，真值目标位置可以为包括真值目标在内的目标框的坐标。例如，目标框为矩形框时，检测目标位置可以为包括检测目标在内矩形框的左上角点坐标和右下角点坐标，真值目标位置可以为包括真值目标在内矩形框的左上角点坐标和右下角点坐标。

在实施中，在对目标检测模型进行测试时，可以先获取多张测试图像。对于每张测试图像，可以将该测试图像输入至目标检测模型得到该测试图像的检测目标位置，同时，还可以获取该测试图像的真值目标位置。此处，获取测试图像的真值目标位置的方法可以为技术人员人工对测试图像中的目标进行标定，以获取到测试图像的真值目标位置。

步骤102、对测试图像进行划分，得到多个比对区域。

在实施中，计算机设备可以在对测试图像的真值目标位置和检测目标位置进行比对之前，可以先获取该测试图像的区域划分指示信息，并根据获取的区域划分指示信息将对测试图像划分为多个比对区域。其中，区域划分指示信息包括对测试图像的长度方向上和/或宽度方向上的划分区域数，也即是对测试图像划分的行数和/或列数。

获取测试图像的区域划分指示信息的方法可以有多种，下面对其中的几种进行说明。

方法一、获取预先存储的测试图像的区域划分指示信息。

在各测试图像的尺寸基本相同，且测试图像中目标的大小基本相同的情况下，技术人员可以根据实际情况预先设置区域划分指示信息并存储在计算机设备中，后续确定各测试图像的划分区域时均采用该存储的区域划分指示信息。

例如，测试图像的长度很大，宽度很小，且测试图像中的目标较大，测试图像较小，则区域划分指示信息中可以仅包括长度方向的划分区域数，也即是仅在长度方向上划分，而不在宽度方向上划分。当然，这种情况下，区域划分指示信息中也可以既包括长度方向的划分区域数，也包括宽度方向上的划分区域数，但是宽度方向上的划分区域数为1，长度方向上的划分区域数大于等于2，则同样可以表示仅在长度方向上划分，而不再宽度方向上划分。

又例如，测试图像的长度很小，宽度很大，且测试图像中的目标较大，测试图像较小，则区域划分指示信息中可以仅包括宽度方向上的划分区域数，也即是仅在宽度方向上划分，而不在长度方向上划分。当然，这种情况下，区域划分指示信息中也可以既包括长度方向的划分区域数，也包括宽度方向上的划分区域数，但是长度方向上的划分区域数为1，宽度方向上的划分区域数大于等于2，则同样可以表示仅在宽度方向上划分，而不再长度方向上划分。

又例如，测试图像的长度和宽度均较大，且测试图像中的目标较小，则区域划分指示信息中可以既包括长度方向的划分区域数，也包括宽度方向上的划分区域数，且在两个方向上的划分区域数均可以较大。

又例如，测试图像的长度和宽度均较小，且测试图像中的目标较大，则区域划分指示信息中可以既包括长度方向的划分区域数，也包括宽度方向上的划分区域数，且在两个方向上的划分区域数均可以较小。

方法二、获取输入的测试图像的区域划分指示信息。

在各测试图像的尺寸相差较大，且测试图像中目标的大小也相差较大的情况下，对于每个测试图像，技术人员可以根据该测试图像的尺寸以及其中目的大小等综合判断需要输入的区域划分指示信息，并在输入计算机设备。

方法三、计算测试图像的真值目标位置对应的目标框的平均面积与测试图像的面积的比值。基于预先存储的面积比值和区域划分指示信息的对应关系，确定计算出的比值对应的区域划分指示信息。

技术人员可以预先设置面积比值和区域划分指示信息的对应关系，其中，面积比值可以反映出测试图像与其中的目标之间的大小关系，如果比值很小，则说明在目标图像中可能包括大量目标，这种情况下，可以对测试图像划分更多的比对区域，相应的，区域划分指示信息中的划分区域数可以较大。如果比值很大，则说明在目标图像中容纳不下大量目标，这种情况下，可以对测试图像划分较少的比对区域，相应的，区域划分指示信息中的划分区域数可以较小。例如，该对应关系可以如下表1所示，在表1中区域划分指示信息一列的数据中，每行的两个数字一个表示长度方向上的划分区域数，另一个表示宽度方向上的划分区域数。

表1

面积比值N	区域划分指示信息
		N1≥N>N2	2，2
N2≥N>N3	3，3
		N3≥M>N4	4，4
……	……

在获取到测试图像的真值目标位置后，可以根据每个真值目标位置计算对应的目标框的面积，再计算测试图像的所有真值目标位置对应的目标框的平均面积。然后，计算测试图像的面积。最后，计算测试图像的所有真值目标位置对应的目标框的平均面积与该测试图像的面积的比值。该比值可以反映测试图像与其中的目标之间的大小关系。

在计算出上述比值后，在存储的面积比值和区域划分指示信息的对应关系中查询上述比值对应的区域划分指示信息，作为测试图像对应的区域划分指示信息。

在上述方法三的基础上，还可以考虑测试图像长宽比，在测试图像的长宽相差较大时，可以对测试图像的长度方向和宽度方向设置不同的划分区域数。相应的，可以在上述对应关系中添加测试图像的长宽比，即，上述对应关系可以扩展为面积比值、长宽比和区域划分指示信息三者的对应关系。例如，该扩展后的对应关系可以如下表2所示，在表2中区域划分指示信息一列的数据中，每行的两个数字逗号左侧的数字表示长度方向上的划分区域数，另一个表示宽度方向上的划分区域数。

表2

需要说明的是，上述各表中的区域指示信息仅为一种示例，技术人员可以根据实际情况进行设置。

对应于上述扩展的对应关系，除需要计算上述比值外，还要根据测试图像的长度和宽度，计算测试图像的长宽比。然后，根据上述比值和测试图像的长宽比查询上述面积比值、长宽比和区域划分指示信息的对应关系，得到上述比值和测试图像的长宽比共同对应的区域划分指示信息作为该测试图像对应的区域划分指示信息。

此外还需说明的是，上述比值还可以为测试图像的检测目标位置对应的目标框的平均面积与测试图像的面积的比值。或者，上述比值还可以为测试图像的任一真值目标位置对应的目标框的面积与测试图像的面积的比值。又或者，上述比值还可以为测试图像的任一检测目标位置对应的目标框的面积与测试图像的面积的比值。再或者，上述比值还可以为测试图像的检测目标位置和真值目标位置对应的目标框的平均面积与测试图像的面积的比值。

在获取到测试图像对应的区域划分指示信息后，可以根据区域划分指示信息将测试图像划分为多个比对区域。其中，将测试图像划分为多个比对区域的处理可以为根据区域划分指示信息，确定测试图像的多个比对区域在测试图像中的位置信息。每个比对区域在测试图像中的位置信息可以为该比对区域在测试图像中的坐标。例如，比对区域为矩形，比对区域在测试图像中的位置信息可以为比对区域的左上角点的坐标和右下角点的坐标，坐标可以为像素坐标或者归一化坐标。

在位置信息为像素坐标的情况下，在确定测试图像的多个比对区域在测试图像中的位置信息时，需要获取测试图像的尺寸(长宽的像素数)，该测试图像的尺寸可以由技术人员输入。

下面结合图2，对确定多个比对区域在测试图像中的位置信息进行说明：

如图2所示，获取到的测试图像对应的区域划分指示信息中包括长度方向上的划分区域数为3，宽度方向上的划分区域数为2，则可以确定要对测试图像划分我6个比对区域。这6个比对区域可以分别为图中的L1、L2、L3、L4、L5和L6。在长度方向和宽度方向划分时均可以均匀划分，则可以得到L1的位置信息包括左上角点坐标(0，0)和右下角点坐标(x/3，y/2)，L2的位置信息包括左上角点坐标(2x/3，0)和右下角点坐标(2x/3，y/2)，L3的位置信息包括左上角点坐标(2x/3,0)和右下角点坐标(x，y/2)，L4的位置信息包括左上角点坐标(0，y/2)和右下角点坐标(x/3，y)，L5的位置信息包括左上角点坐标(x/3，y/2)和右下角点坐标(2x/3，y)，L2的位置信息包括左上角点坐标(2x/3，y/2)和右下角点坐标(x，y)。

步骤103、确定测试图像的每个检测目标位置所属的比对区域以及测试图像的每个真值目标位置所属的比对区域。

在实施中，计算机设备根据上述获取到的各比对区域的位置信息，确定真值目标位置和检测目标位置所属的比对区域。下面对于确定真值目标位置所属的比对区域的方法进行说明。确定检测目标位置所属的比对区域的方法与确定真值目标位置所属的比对区域的方法相同，在此不做赘述。

对于一个真值目标位置，如果基于每个比对区域在测试图像中的位置信息，确定该真值目标位置对应的目标框全部在第一比对区域中，则确定真值目标位置属于第一比对区域。具体的判断方法可以如下：

如果真值目标位置中的最大横坐标小于第一比对区域的最大横坐标，真值目标位置中的最小横坐标大于第一比对区域的最小横坐标，且真值目标位置中的最大纵坐标小于比对区域的最大纵坐标，真值目标位置中的最小纵坐标大于该比对区域的最小纵坐标，则认为该真值目标位置对应的目标框全部在该第一比对区域中，即该真值目标位置属于该第一比对区域，并添加至该比对区域对应的列表中。

如图3所示，真值目标位置对应的目标框全部在比对区域L1中，则可以确定该比对结果属于比对区域L1。

如果基于每个比对区域在测试图像中的位置信息，确定该真值目标位置对应的目标框同时在多个比对区域中，则确定真值目标位置所属的比对区域可以多种方法，下面对其中几种进行说明。

方法一、如果真值目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则在这多个比对区域中，确定和真值目标位置对应的目标框的重合面积最大的第一比对区域，作为真值目标位置所属比对区域。

如图3所示，真值目标位置对应的目标框同时在比对区域L1和L2中，且与L1的重合面积大于与L2的重合面积，则可以确定该比对结果属于比对区域L1。

方法二、如果真值目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则确定该真值目标位置对应的目标框的中心点的坐标，将该中心点所在的第一比对区域，作为真值目标位置所属比对区域。其中，中心点可以为目标框的对称中心，例如，目标框为矩形，则中心点为目标框对角线交点，又例如，目标框为圆形，则中心点可以为目标框的圆心。具体确定中心点的坐标的方法属于常见的几何问题，在此不再说明。

如图4所示，真值目标位置对应的目标框同时在比对区域L1、L2、L4和L5中，且目标框的中心点位于L5中，则可以确定该真值目标位置属于比对区域L5。

方法三、如果基于每个比对区域在所述测试图像中的位置信息，确定真值目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则确定真值目标位置属于真值目标位置对应的目标框所在的多个比对区域。

如图5所示，真值目标位置对应的目标框同时在比对区域L4和L5中，则可以确定该真值目标位置属于比对区域L4和L5。

在确定出每个真值目标位置和检测目标位置所属的比对区域后，可以将该真值目标位置和检测目标位置添加到所属的比对区域对应的列表中。

如下表3所示，为一个比对区域中的检测目标位置和真值目标位置的列表示意。

表3

步骤104、计算每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量。

在实施中，对于每个比对区域，计算该比对区域中每个真值目标位置与每个检测目标位置之间的交并比。其中，交并比为真值目标位置对应的目标框与检测目标位置对应的目标框交集面积，与并集面积的比值，用于表示真值目标位置对应的目标框与检测目标位置对应的目标框之间的重合程度，交并比越大则说明两矩形框的重合程度越高，完全重合交并比为1，无重合交并比为0。

例如，如图6所示，比对区域1包括真值目标位置1、真值目标位置2、真值目标位置3、检测目标位置1、检测目标位置2和检测目标位置3，则需要计算真值目标位置1和检测目标位置1、真值目标位置1和检测目标位置2、真值目标位置1和检测目标位置3、真值目标位置2和检测目标位置1、真值目标位置2和检测目标位置2、真值目标位置2和检测目标位置3、真值目标位置3和检测目标位置1、真值目标位置3和检测目标位置2、真值目标位置3和检测目标位置3分别对应的交并比。

技术人员可以预先设置匹配阈值，当真值目标位置与每个检测目标位置之间的交并比大于匹配阈值，则可以认为真值目标位置与检测目标位置匹配。例如，匹配阈值可以设置为0.5。

这样，对于每个比对区域均可以计算得到该比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量。

步骤105、基于每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量，确定目标检测模型的检测准确率。

在实施中，在确定出每个比对区域中的真值目标位置与检测目标位置的匹配数量后，将测试图像中所有的比对区域得到的匹配数量相加，得到该测试图像中真值目标位置与检测目标位置的总匹配数量。

最后，可以计算所有测试图像中真值目标位置和检测目标位置的总匹配数量之和与所有测试图像的真值目标位置之和之间的比值，作为该目标检测模型的检测准确率。

在一种可能的实现方式中，在测试得到目标检测模型的检测准确率后，可以判断该目标检测模型的检测准确率是否大于预设阈值。如果检测准确率大于预设阈值，则认为该目标检测模型可以上线投入使用，即，将该目标检测模型作为待使用的目标检测模型。如果检测准确率小于预设阈值，则认为该目标检测模型还不满足使用要求，那么，可以获取训练样本对该目标检测模块继续进行训练。

在又一种可能的实现方式中，结合上述确定目标检测模型的检测准确率的方法，可以得到多个目标检测模型中每个目标检测模型的检测准确率。然后，可以在这多个目标检测模型中，选取检测准确率最高目标检测模型，作为待使用的目标检测模型。该待使用的目标检测模型可以投入使用，对待检测图像进行目标检测处理。

在通过目标检测模型得到测试图像的检测目标位置，并获取到测试图像的真值目标位置后，对于该测试图像划分多个比对区域，并确定每个检测目标位置和每个真值目标位置所属的比对区域。在后续对真值目标位置和检测目标位置进行比对时，只在同一比对区域中进行，即一个检测目标位置仅仅和同一比对区域内的真值检测位置进行比对，而无需和测试图像的全部真值目标位置进行比对，减少了比对数量，提高了比对效率，进一步的，提高了对目标检测模型的测试效率。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种确定目标检测模型的检测准确率的装置，该装置可以为上述实施例中的计算机设备，如图7所示，该装置包括：检测模块710、划分模块720、确定模块730和计算模块740。

检测模块710，用于将测试图像输入目标检测模型得到所述测试图像的检测目标位置，并获取所述测试图像的真值目标位置；

划分模块720，用于对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域；

确定模块730，用于确定所述测试图像的每个检测目标位置所属的比对区域以及所述测试图像的每个真值目标位置所属的比对区域；

计算模块740，用于计算每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量，基于每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量，确定所述目标检测模型的检测准确率。

在一种可能的实现方式中，所述计算模块740，用于：

将每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量相加，得到所述测试图像对应的总匹配数量；

将多个测试图像对应的总匹配数量相加得到第一数值，将所述多个测试图像的真值目标位置的数量相加得到第二数值，确定第一数值与所述第二数值的第一比值，作为所述目标检测模型的检测准确率。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

选择模块，用于在多个目标检测模型中，确定检测准确率最高的目标检测模型，作为待使用的目标检测模型；

基于所述待使用的目标检测模型进行目标检测处理。

在一种可能的实现方式中，所述装置还包括训练模块，用于：

如果所述目标检测模型的检测准确率低于预设阈值，则基于样本图像和所述样本图像的真值目标位置，对所述目标检测模型进行训练；

如果所述目标检测模型的检测准确率高于预设阈值，则基于所述目标检测模型进行目标检测处理。

在一种可能的实现方式中，所述划分模块720，用于：

获取预先存储的区域划分指示信息；

基于所述区域划分指示信息，对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述划分模块720，用于：

获取输入的对应所述测试图像的区域划分指示信息；

基于所述区域划分指示信息，对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述划分模块720，用于：

计算所述测试图像的真值目标位置对应的目标框的平均面积与所述测试图像的面积的第二比值；

基于预先存储的面积比值和区域划分指示信息的对应关系，确定所述第二比值对应的区域划分指示信息；

基于所述第二比值对应的区域划分指示信息，对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块730，用于：

对于每个真值目标位置，如果所述真值目标位置对应的目标框全部在第一比对区域中，则确定所述真值目标位置属于所述第一比对区域；

对于每个检测目标位置，如果所述检测目标位置对应的目标框全部在第二比对区域中，则确定所述检测目标位置属于所述第二比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块730，还用于：

如果所述真值目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则在所述真值目标位置所在的多个比对区域中，确定与所述真值目标位置对应的目标框的重合面积最大的第一比对区域，确定所述真值目标位置属于所述第一比对区域；

如果所述检测目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则在所述检测目标位置所在的多个比对区域中，确定与所述检测目标位置对应的目标框的重合面积最大的第二比对区域，确定所述检测目标位置属于所述第二比对区域。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块730，还用于：

如果所述真值目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则确定所述真值目标位置属于所述真值目标位置对应的目标框所在的多个比对区域；

如果所述检测目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则确定所述检测目标位置属于所述检测目标位置对应的目标框所在的多个比对区域。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

在通过目标检测模型得到测试图像的检测目标位置，并获取到测试图像的真值目标位置后，对于该测试图像划分多个比对区域，并确定每个检测目标位置和每个真值目标位置所属的比对区域。在后续对真值目标位置和检测目标位置进行比对时，只在同一比对区域中进行，即一个检测目标位置仅仅和同一比对区域内的真值检测位置进行比对，而无需和测试图像的全部真值目标位置进行比对，减少了比对数量，提高了比对效率，进一步的，提高了对目标检测模型的测试效率。

需要说明的是：上述实施例确定目标检测模型的检测准确率的装置在确定目标检测模型的检测准确率时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的确定目标检测模型的检测准确率的装置与确定目标检测模型的检测准确率的方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图8示出了本申请一个示例性实施例提供的计算机设备800的结构框图。该计算机设备800可以是便携式计算机设备、膝上型计算机设备、台式计算机设备等。

通常，计算机设备800包括有：处理器801和存储器802。

处理器801可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器801可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器801也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器801可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器801还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器802可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器802还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器802中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器801所执行以实现本申请中方法实施例提供的确定目标检测模型的检测准确率的方法。

在一些实施例中，计算机设备800还可选包括有：外围设备接口803和至少一个外围设备。处理器801、存储器802和外围设备接口803之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口803相连。具体地，外围设备包括：显示屏804、电源805等。

外围设备接口803可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器801和存储器802。在一些实施例中，处理器801、存储器802和外围设备接口803被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器801、存储器802和外围设备接口803中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。

显示屏804用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏804是触摸显示屏时，显示屏804还具有采集在显示屏804的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器801进行处理。此时，显示屏804还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏804可以为一个，设置计算机设备800的前面板；在另一些实施例中，显示屏804可以为至少两个，分别设置在计算机设备800的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏804可以是柔性显示屏，设置在计算机设备800的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏804还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏804可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-EmittingDiode，有机发光二极管)等材质制备。

电源805用于为计算机设备800中的各个组件进行供电。电源805可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源805包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构并不构成对计算机设备800的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由计算机设备中的处理器执行以完成上述实施例中视频合成的方法。该计算机可读存储介质可以是非暂态的。例如，所述计算机可读存储介质可以是ROM(Read-OnlyMemory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)、CD-ROM(CompactDisc Read-Only Memory，光盘只读存储器)、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种确定目标检测模型的检测准确率的方法，其特征在于，所述方法包括：

将测试图像输入目标检测模型得到所述测试图像的检测目标位置，并获取所述测试图像的真值目标位置；

对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域；

对于每个真值目标位置，如果所述真值目标位置对应的目标框全部在第一比对区域中，则确定所述真值目标位置属于所述第一比对区域；

对于每个检测目标位置，如果所述检测目标位置对应的目标框全部在第二比对区域中，则确定所述检测目标位置属于所述第二比对区域；

计算每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量；

将每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量相加，得到所述测试图像对应的总匹配数量；

将多个测试图像对应的总匹配数量相加得到第一数值，将所述多个测试图像的真值目标位置的数量相加得到第二数值，确定所述第一数值与所述第二数值的第一比值，作为所述目标检测模型的检测准确率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在多个目标检测模型中，确定检测准确率最高的目标检测模型，作为待使用的目标检测模型；

基于所述待使用的目标检测模型进行目标检测处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述目标检测模型的检测准确率低于预设阈值，则基于样本图像和所述样本图像的真值目标位置，对所述目标检测模型进行训练；

如果所述目标检测模型的检测准确率高于预设阈值，则基于所述目标检测模型进行目标检测处理。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域，包括：

获取预先存储的区域划分指示信息；

基于所述区域划分指示信息，对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域。

5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域，包括：

获取输入的对应所述测试图像的区域划分指示信息；

基于所述区域划分指示信息，对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域。

6.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域，包括：

计算所述测试图像的真值目标位置对应的目标框的平均面积与所述测试图像的面积的第二比值；

基于预先存储的面积比值和区域划分指示信息的对应关系，确定所述第二比值对应的区域划分指示信息；

基于所述第二比值对应的区域划分指示信息，对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述真值目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则在所述真值目标位置所在的多个比对区域中，确定与所述真值目标位置对应的目标框的重合面积最大的第一比对区域，确定所述真值目标位置属于所述第一比对区域；

如果所述检测目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则在所述检测目标位置所在的多个比对区域中，确定与所述检测目标位置对应的目标框的重合面积最大的第二比对区域，确定所述检测目标位置属于所述第二比对区域。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述真值目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则确定所述真值目标位置属于所述真值目标位置对应的目标框所在的多个比对区域；

如果所述检测目标位置对应的目标框在多个比对区域中，则确定所述检测目标位置属于所述检测目标位置对应的目标框所在的多个比对区域。

9.一种确定目标检测模型的检测准确率的装置，其特征在于，所述装置包括：

检测模块，用于将测试图像输入目标检测模型得到所述测试图像的检测目标位置，并获取所述测试图像的真值目标位置；

划分模块，用于对所述测试图像进行划分，得到多个比对区域；

确定模块，用于对于每个真值目标位置，如果所述真值目标位置对应的目标框全部在第一比对区域中，则确定所述真值目标位置属于所述第一比对区域；

对于每个检测目标位置，如果所述检测目标位置对应的目标框全部在第二比对区域中，则确定所述检测目标位置属于所述第二比对区域；

计算模块，用于计算每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量，将每个比对区域中真值目标位置和检测目标位置的匹配数量相加，得到所述测试图像对应的总匹配数量；

将多个测试图像对应的总匹配数量相加得到第一数值，将所述多个测试图像的真值目标位置的数量相加得到第二数值，确定所述第一数值与所述第二数值的第一比值，作为所述目标检测模型的检测准确率。