CN113490947A - 检测模型训练方法、装置、检测模型使用方法及存储介质 - Google Patents

检测模型训练方法、装置、检测模型使用方法及存储介质 Download PDF

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Abstract

一种检测模型训练方法、装置、检测模型使用方法及存储介质，包括，通过第一检测模型对样本图像进行特征提取，得到第一特征信息，以及通过训练好的第二检测模型对样本图像进行特征提取，得到第二特征信息(S101)；基于样本图像中目标物的位置信息，确定目标物对应的显著区域(S102)；根据第一特征信息和显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据第二特征信息和显著区域，获取第二显著区域特征(S103)；根据第一显著区域特征和第二显著区域特征对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型(S104)。提高了对第一检测模型训练的可靠性和准确性。

Description

检测模型训练方法、装置、检测模型使用方法及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种检测模型训练方法、装置、检测模型使用方法及存储介质。
背景技术
随着科技的发展，以及深度学习的兴起，对图像中目标物进行识别的技术已成为计算机视觉非常重要技术之一，并且使用深度学习在图像目标检测领域中的应用得到巨大的突破。例如，可以从给定的图像中识别出人脸所在的区域。
目前，现有的检测模型中目标检测算法的技术重心是放在检测结果的准确率上，因此现有的检测模型的规模较大，使得现有的检测模型运行速度较慢且无法在资源配置较小的移动终端上实施，若减小模型规模应用到移动终端，则无法保证检测模型的性能，并且限制了模型的使用范围。
发明内容
本申请实施例提供一种检测模型训练方法、装置、检测模型使用方法及存储介质，可以减小第一检测模型的规模，以及提高对第一检测模型训练的可靠性和准确性。
第一方面，本申请实施例提供了一种检测模型训练方法，包括：
通过第一检测模型对样本图像进行特征提取，得到第一特征信息，以及通过训练好的第二检测模型对所述样本图像进行特征提取，得到第二特征信息；
基于所述样本图像中目标物的位置信息，确定所述目标物对应的显著区域；
根据所述第一特征信息和所述显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据所述第二特征信息和所述显著区域，获取第二显著区域特征；
根据所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
第二方面，本申请实施例还提供了一种检测模型训练装置，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时执行本申请实施例提供的任一种检测模型训练方法。
第三方面，本申请实施例还提供了一种检测模型使用方法，应用于计算机设备，所述检测模型为训练后的第一检测模型，所述训练后的第一检测模型为采用本申请实施例提供的任一种检测模型训练方法进行训练得到的模型，并部署在所述计算机设备中；所述检测模型使用方法包括：
获取待检测的图像；
通过所述训练后的第一检测模型对所述图像中的目标物进行检测，得到所述目标物在所述图像中的目标位置信息。
第四方面，本申请实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器加载以执行：
通过第一检测模型对样本图像进行特征提取，得到第一特征信息，以及通过训练好的第二检测模型对所述样本图像进行特征提取，得到第二特征信息；
基于所述样本图像中目标物的位置信息，确定所述目标物对应的显著区域；
根据所述第一特征信息和所述显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据所述第二特征信息和所述显著区域，获取第二显著区域特征；
根据所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
本申请实施例可以通过第一检测模型对样本图像进行特征提取，得到第一特征信息，以及通过第二检测模型对样本图像进行特征提取，得到第二特征信息。然后，可以基于样本图像中目标物的位置信息，确定目标物对应的显著区域，根据第一特征信息和显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据第二特征信息和显著区域，获取第二显著区域特征。此时，可以根据第一显著区域特征和第二著区域特征对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。该方案可以利用训练好了的第二检测模型对第一检测模型进行准确训练，以便后续可以利用训练后的第一检测模型可以应用到移动终端对目标物进行检测，可以减小了第一检测模型的规模，以及，基于确定的目标物对应的显著区域及其显著区域特征对第一检测模型进行训练，可以提高对第一检测模型训练的可靠性和准确性，使得第一检测模型的适用范围广。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，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检测模型训练方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的提取目标物所在的区域图像的示意图；
图3是本申请实施例提供的对初始图像和人脸的关键点进行预处理的流程的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的生成多个候选区域的示意图；
图5是本申请实施例提供的检测模型使用方法的流程示意图；
图6是本申请实施例提供的对第一检测模型进行训练的流程示意图；
图7是本申请实施例提供的检测模型训练装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1，图1是申请一实施例提供的一种检测模型训练方法的流程示意图。该检测模型训练方法可以应用在检测模型训练装置中，用于通过第二检测模型对规模较小的第一检测模型进行准确训练。其中检测模型训练装置可以包括手机、电脑、服务器或无人机等。
其中，无人机可以为旋翼型无人机，例如四旋翼无人机、六旋翼无人机、八旋翼无人机，也可以是固定翼无人机，还可以是旋翼型与固定翼无人机的组合，在此不作限定。
具体地，如图1所示，该检测模型训练方法可以包括步骤S101至步骤S104等。
S101、通过第一检测模型对样本图像进行特征提取，得到第一特征信息，以及通过第二检测模型对样本图像进行特征提取，得到第二特征信息。
其中，第一检测模型和第二检测模型可以根据实际需要进行灵活设置，具体类型在此处不作限定，例如第一检测模型和第二检测模型可以神经网络。
在一些实施方式中，检测模型训练方法可以应用于蒸馏算法，第一检测模型为学生模型，第二检测模型为教师模型。
其中，蒸馏算法可以是，用一个或多个训练好的教师模型(也可以称为Teacher模型，该Teacher模型可以是规模较大的模型)指导学生模型(也可以称为Student模型，该Student模型可以是规模较小的模型)进行训练。蒸馏算法的流程可以是：Teacher模型训练、Student模型训练、以及用Teacher模型和Student模型联合训练达到提升Student模型性能的目的。例如，可以通过样本图像分别对Teacher模型和Student模型进行训练，Teacher模型和Student模型分别训练完成后，将Teacher模型的参数固定，即Teacher模型只作特征提取不再做参数更新，Student模型继续进行蒸馏训练。
在现有技术中，有少量的蒸馏技术可以应用到检测模型中，但是是基于Two-stage(两阶段)目标检测技术的，对于one-stage(一阶段)目标检测不适用，然而，本申请实施例可以通过获取目标物对应的显著性区域，并由此获取第一检测模型(student模型)和第二检测模型(teacher模型)的显著区域特征，从而基于两者的显著区域特征对第一检测模型进行训练，不仅应用于Two-stage(两阶段)目标检测的蒸馏算法，还适用于one-stage(一阶段)目标检测的蒸馏算法，实用性更广，提高训练的效率。
在一些实施方式中，第一检测模型的规模小于第二检测模型的规模，第二检测模型为训练后的模型。为了提高对第一检测模型训练的准确性，可以利用预先训练好的，第二检测模型来指导第一检测模型的训练。
其中，样本图像可以是通过摄像头或照相机等采集设备采集得到的，或者是，样本图像可以是从预设的本地数据库或服务器上获取得到的，或者是，样本图像可以是对获取得到的初始图像进行旋转或缩放等预处理后生成的。该样本图像中可以包含目标物，该目标物的类型可以根据实际需要进行灵活设置，例如，该目标物可以包括人脸、车辆、球或狗等物体。需要说明的是，样本图像可以包括多张，每张样本图像的大小可以一样也可以不一样，一张样本图像中包含的同一类型的目标物可以是一个或多个，或者，一张样本图像中可以包含的多种不同类型的目标物，具体在此处不作限定。
在一些实施方式中，通过第一检测模型对样本图像进行特征提取之前，检测模型训练方法还可以包括：获取初始图像；从初始图像中提取目标物所在的区域图像；从区域图像中提取目标物的关键点；对初始图像和关键点进行预处理，得到样本图像和预处理后的关键点；根据预处理后的关键点确定样本图像中目标物的位置信息。
为了丰富样本图像，以及扩大模型学习范围，可以对获取到的初始图像进行预处理以得到丰富的样本图像，以便利用丰富的样本图像对第一检测模型进行训练，解决现有数据资源受限而无法充分训练的问题。具体地，可以是通过摄像头或照相机等采集设备采集初始图像，或者是，可以是从预设的本地数据库或服务器上获取初始图像等。该初始图像中可以包含目标物，例如，目标物类型可以包括人脸、车辆、球或狗等物体。
然后，可以从初始图像中提取目标物所在的区域图像，例如，如图2所示，可以从包含用户的初始图像中提取该用户的人脸所在的区域图像；又例如，可以从包含车辆的初始图像中提取该车辆所在的区域图像。此时，可以从区域图像中提取目标物的关键点，该关键点的数量、形状、位置或大小等可以根据实际需要进行灵活设置，具体内容在此处不作限定。例如，可以从人脸所在的区域图像中提取人脸的眼睛、鼻子、嘴巴以及轮廓等关键点，又例如，可以从车辆所在的区域图像中提取车辆的车轮、车灯、车窗、以及车身等关键点。
此时，可以对初始图像进行预处理，得到样本图像，以及对关键点进行预处理，得到预处理后的关键点。在一些实施方式中，对初始图像和关键点进行预处理，得到样本图像和预处理后的关键点可以包括：对初始图像和关键点按照预设角度进行旋转、平移、缩放和/或亮度调节，得到样本图像和预处理后的关键点。
其中，预处理可以根据实际需要进行灵活设置，例如，预处理可以包括旋转、剪裁、翻转、平移、缩放、亮度减弱和/或亮度增强等处理。该预设角度可以根据实际需要进行灵活设置。要说明的是，对初始图像进行预处理的方式和对关键点进行预处理的方式可以一致，或不一致。例如，可以对初始图像和关键点均进行顺时针的90度旋转，得到样本图像和预处理后的关键点；又例如，可以对初始图像进行顺时针的90度旋转，得到样本图像，以及对关键点进行顺时针的45度旋转，得到预处理后的关键点。
最后，可以根据预处理后的关键点确定样本图像中目标物的位置信息，例如，确定预处理后的关键点在样本图像中的位置，并根据预处理后的关键点在样本图像中的位置生成目标物在样本图像中的区域，该区域可以是矩形或正方形等，基于目标物在样本图像中的区域确定样本图像中目标物的位置信息。该位置信息可以是目标物的像素坐标，或者是目标物在样本图像中的区域的顶角像素坐标等。
如图3所示，以目标物为人脸为例，对初始图像和人脸的关键点进行预处理的流程可以包括：
S11、获取初始图像image。
S12、根据已知的人脸框从初始图像中提取出人脸区域图像face_image。
S13、提取人脸区域图像face_image的人脸关键点face_landmarks。
S14、将初始图像image和人脸关键点face_landmarks旋转任意随机角度，得到旋转后的图像rotate_image和旋转后的人脸关键点rotate_landmarks。
S15、根据旋转后的人脸关键点rotate_landmarks计算人脸框rotate_box，即人脸的位置信息。
S16、保存旋转后的图像rotate_image和人脸框rotate_box。
实现了自动对初始图像和关键点进行预处理(也可以称为数据增强处理)，省时省力。需要说明的是，还可以人工手动对对初始图像和关键点进行预处理等。
在得到样本图像和目标物的位置信息后，可以通过第一检测模型对样本图像进行特征提取，得到第一特征信息，以及通过第二检测模型对样本图像进行特征提取，得到第二特征信息。
S102、基于样本图像中目标物的位置信息，确定目标物对应的显著区域。
可以通过第一检测模型基于样本图像中目标物的位置信息，确定目标物对应的显著区域pos-anchors，该显著区域可以是便于模型学习的区域，可以仅包括正样本区域，还可以包括正样本区域和负样本区域等。
在一些实施方式中，基于样本图像中目标物的位置信息，确定目标物对应的显著区域可以包括：获取多个候选区域；基于所述目标物的位置信息确定目标物的目标区域；从多个候选区域中筛选出与目标区域的重合度大于第一预设阈值的区域，得到正样本区域；从多个候选区域中筛选出与目标区域的重合度在预设范围内，且分类概率值大于预设概率阈值的区域，得到负样本区域，预设范围可以为小于第一预设阈值且大于第二预设阈值的区间；将正样本区域和负样本区域设置为目标物对应的显著区域。
为了提高显著区域的可靠性，以便提高对模型训练的精准性以及提升模型的性能，可以获取包含正样本区域和负样本区域的显著区域对模型进行训练。具体地，首先可以获取多个候选区域，在一些实施方式中，获取多个候选区域可以包括：基于第二检测模型生成多个候选区域，或者获取预先标注的多个候选区域。
其中，候选区域的形状或大小等可以根据实际需要进行灵活设置，例如，如图4所示，可以通过第二检测模型对样本图像进行检测，生成多个候选区域；又例如，可以直接获取预先标注的多个候选区域，预先标注的多个候选区域可以是人工标注或自动标注等。
以及，基于位置信息确定目标物的目标区域，例如，可以基于目标物所在四边形的四个顶角的像素坐标位置确定目标物的目标区域。然后，可以分别计算每个候选区域与目标区域之间的重合度，例如，可以采用交并比算法(Intersection over Union，IOU)计算每个候选区域与目标区域之间的重合度：获取候选区域与目标区域之间的交集面积，以及获取候选区域与目标区域之间的并集面积，根据交集面积和并集面积计算候选区域与目标区域之间的重合度。
其中，候选区域与目标区域之间的重合度的计算方式可以如下公式(1)：
Figure BDA0003222982840000071
公式(1)中，IOU(A,B)表示候选区域A与目标区域B之间的重合度，A∩B表示候选区域A与目标区域B之间的交集面积，A∪B表示候选区域A与目标区域B之间的并集面积。
对于多个候选区域，均可以通过公式(1)计算得到其与目标区域的重合度。当样本图像中包括多个目标物时，可以分别计算每个目标物的重合度。
然后，可以从多个候选区域中筛选出与目标区域的重合度大于第一预设阈值的区域，得到正样本区域，该第一预设阈值的具体取值可以根据实际需要进行灵活设置，若候选区域与目标区域的重合度大于第一预设阈值，则说明该候选区域与目标区域之间的相似度较高。
以及，计算每个候选区域的分类概率值，该分类概率值的取值范围可以是0至1，例如候选区域为人脸区域的分类概率值为0.6或0.9等。此时可以从多个候选区域中筛选出与目标区域的重合度在预设范围内，且分类概率值大于预设概率阈值的区域，得到负样本区域，其中，预设范围为小于第一预设阈值且大于第二预设阈值的区间，该第二预设阈值的具体取值可以根据实际需要进行灵活设置。最后，可以将正样本区域和负样本区域设置为目标物对应的显著区域。
在本发明实施例中，不仅获取正样本区域，还获取负样本区域的信息对第一检测模型进行训练，使得训练更充分，得到的第一检测模型更准确和可靠，解决现有训练资源不足的问题。
S103、根据第一特征信息和显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据第二特征信息和显著区域，获取第二显著区域特征。
其中，第一显著区域特征和第二显著区域特征可以根据实际需要进行灵活设置，具体内容在此处不作限定。例如，第一显著区域特征可以是显著区域中与第一特征信息相关的特征，第二显著区域特征可以是显著区域中与第二特征信息相关的特征。
为了提高第一显著区域特征和第二显著区域特征获取的准确性，在一些实施方式中，根据第一特征信息和显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据第二特征信息和显著区域，获取第二显著区域特征可以包括：分别获取正样本区域和负样本区域中的第一特征信息，得到第一显著区域特征；以及，分别获取正样本区域和负样本区域的第二特征信息，得到第二显著区域特征。
S104、根据第一显著区域特征和第二显著区域特征对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
在本实施例中，所述第一检测模型用于检测目标物的类型和位置。
在一些实施方式中，根据第一显著区域特征和第二显著区域特征对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型可以包括：获取第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的相似度；获取第一检测模型对样本图像进行检测得到的损失值；根据相似度和损失值对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
为了提高对第一检测模型训练的可靠性和准确性，可以获取第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的相似度，该相似度可以欧几里得距离(即欧氏距离)来表征。
在一些实施方式中，相似度包括欧几里得距离，获取第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的相似度可以包括：确定第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的欧几里得距离，得到第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的相似度。例如，可以计算第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的欧几里得距离L2-loss(distill-loss)，该欧几里得距离L2-loss即为第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的相似度。
以及，获取第一检测模型对样本图像进行检测得到的损失值loss，然后，可以根据相似度L2-loss和损失值loss对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
在一些实施方式中，根据所述相似度和所述损失值对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型可以包括：对相似度和损失值进行加权平均运算，得到目标损失值；根据目标损失值对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
例如，可以将相似度L2-loss和损失值loss相加并取平均值，得到目标损失值＝(L2-loss+loss)/2。又例如，可以设置相似度L2-loss的权重值为A，以及设置损失值loss的权重值为B，其中，A+B＝1，此时，将相似度L2-loss和损失值loss分别乘以对应的权重值并求和，得到目标损失值＝L2-loss*A+loss*B。
然后，可以根据目标损失值对第一检测模型的参数进行调整，以使得第一检测模型的参数调整至合适的数值，得到训练后的第一检测模型。从而能够在受限的计算资源的双重限制下得到满足需求的高精度的训练后的第一检测模型，在达到相同效果的前提下能够节省较大的采集数据量，省时省资源。
在一些实施方式中，根据第一显著区域特征和第二显著区域特征对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型之后，检测模型训练方法还可以包括：获取待检测的图像；通过训练后的第一检测模型对图像中的目标物进行检测，得到目标物在图像中的目标位置信息。
在得到训练后的第一检测模型后，可以利用训练后的第一检测模型对图像中的目标物进行精准检测。例如，可以是通过摄像头或照相机等采集设备采集待检测的图像，或者是，可以是从预设的本地数据库或服务器上获取待检测的图像等。此时可以通过训练后的第一检测模型对图像中的目标物进行检测，得到目标物在图像中的目标位置信息。例如，可以通过训练后的第一检测模型对图像中的人脸进行检测，得到人脸在图像中的目标位置信息，该目标位置信息可以是多边形(例如四边形)人脸框的顶角位置。
本申请实施例可以通过第一检测模型对样本图像进行特征提取，得到第一特征信息，以及通过第二检测模型对样本图像进行特征提取，得到第二特征信息。然后，可以基于样本图像中目标物的位置信息，确定目标物对应的显著区域，根据第一特征信息和显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据第二特征信息和显著区域，获取第二显著区域特征。此时，可以根据第一显著区域特征和第二显著区域特征对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。该方案可以利用第二检测模型对规模较小的第一检测模型进行准确训练，以便后续可以利用训练后的第一检测模型可以应用到移动终端对目标物进行检测，减小了第一检测模型的规模，以及，基于确定的目标物对应的显著区域及其显著区域特征对第一检测模型进行训练，可以提高对第一检测模型训练的可靠性和准确性，使得第一检测模型的适用范围广。
请参阅图5，图5是申请一实施例提供的一种检测模型使用方法的流程示意图。该检测模型使用方法可以应用在计算机设备中，用于基于训练后的第一检测模型对图像中的目标物进行精准检测。其中计算机设备可以包括移动终端、无人机、服务器和相机等，移动终端可以包括手机和平板电脑等。检测模型为训练后的第一检测模型，训练后的第一检测模型为采用上述检测模型训练方法进行训练得到的模型，并部署在计算机设备中。
例如，如图6所示，对第一检测模型进行训练的流程可以包括：
S21、获取样本图像。
S22、基于样本图像对Teacher模型(T-model)进行训练。
S23、基于样本图像对Student模型(S-model)进行训练。
S24、固定Teacher模型的参数，通过Teacher模型提取样本图像的特征feature-T。
S25、通过Student模型提取样本图像的特征feature-S，以及提取显著区域pos_anchors。
S26、根据显著区域pos_anchors以及特征feature-T计算显著区域特征pos_feat_T，以及根据显著区域pos_anchors以及特征feature-S计算显著区域特征pos_feat_S。
S27、计算显著区域特征pos_feat_T和显著区域特征pos_feat_S的欧氏距离L2-loss。
S28、计算Student模型的原始损失值loss。
S29、计算欧氏距离L2-loss和原始损失值loss的加权平均，并进行Student模型的再次训练finetune，得到distill-S-model(训练后的Student模型)并保存。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对检测模型训练方法的详细描述，此处不再赘述。
具体地，如图5所示，该检测模型使用方法可以包括步骤S201至步骤S202等。
S201、获取待检测的图像。
S202、通过训练后的第一检测模型对图像中的目标物进行检测，得到目标物在图像中的目标位置信息。
例如，可以是通过摄像头或照相机等采集设备采集待检测的图像，或者是，可以是从预设的本地数据库或服务器上获取待检测的图像等。此时可以通过训练后的第一检测模型对图像中的目标物进行检测，得到目标物在图像中的目标位置信息。例如，可以通过训练后的第一检测模型对图像中的人脸进行检测，得到人脸在图像中的目标位置信息，该目标位置信息可以是多边形(例如四边形)人脸框的顶角位置。实现了利用训练后的第一检测模型对图像中的目标物进行精准检测。
请参阅图7，图7是本申请一实施例提供的检测模型训练装置的示意性框图。该检测模型训练装置11可以包括处理器111和存储器112，处理器111和存储器112通过总线连接，该总线比如为I2C(Inter-integrated Circuit)总线。
具体地，处理器111可以是微控制单元(Micro-controller Unit，MCU)、中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)或数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)等。
具体地，存储器112可以是Flash芯片、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)磁盘、光盘、U盘或移动硬盘等，可以用于存储计算机程序。
其中，处理器111用于调用存储在存储器112中的计算机程序，并在执行计算机程序时实现本申请实施例提供的检测模型训练方法，例如可以执行如下步骤：
通过第一检测模型对样本图像进行特征提取，得到第一特征信息，以及通过第二检测模型对样本图像进行特征提取，得到第二特征信息；基于样本图像中目标物的位置信息，确定目标物对应的显著区域；根据第一特征信息和显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据第二特征信息和显著区域，获取第二显著区域特征；根据第一显著区域特征和第二显著区域特征对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
在一些实施方式中，在根据第一显著区域特征和第二显著区域特征对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型时，处理器111用于执行：获取第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的相似度；获取第一检测模型对样本图像进行检测得到的损失值；根据相似度和损失值对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
在一些实施方式中，在根据相似度和损失值对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型时，处理器111用于执行：对相似度和损失值进行加权平均运算，得到目标损失值；根据目标损失值对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
在一些实施方式中，相似度包括欧几里得距离，在获取第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的相似度时，处理器111用于执行：确定第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的欧几里得距离，得到第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的相似度。
在一些实施方式中，在基于样本图像中目标物的位置信息，确定目标物对应的显著区域时，处理器111用于执行：获取多个候选区域；基于位置信息确定目标物的目标区域；从多个候选区域中筛选出与目标区域的重合度大于第一预设阈值的区域，得到正样本区域；从多个候选区域中筛选出与目标区域的重合度在预设范围内，且分类概率值大于预设概率阈值的区域，得到负样本区域，预设范围为小于第一预设阈值且大于第二预设阈值的区间；将正样本区域和负样本区域设置为目标物对应的显著区域。
在一些实施方式中，在获取多个候选区域时，处理器111用于执行：基于第二检测模型生成多个候选区域，或者获取预先标注的多个候选区域。
在一些实施方式中，在根据第一特征信息和显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据第二特征信息和显著区域，获取第二显著区域特征时，处理器111用于执行：分别获取正样本区域和负样本区域中的第一特征信息，得到第一显著区域特征；以及，分别获取正样本区域和负样本区域的第二特征信息，得到第二显著区域特征。
在一些实施方式中，在根据第一显著区域特征和第二显著区域特征对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型之后，处理器111还用于执行：获取待检测的图像；通过训练后的第一检测模型对图像中的目标物进行检测，得到目标物在图像中的目标位置信息。
在一些实施方式中，在通过第一检测模型对样本图像进行特征提取之前，处理器111用于执行：获取初始图像；从初始图像中提取目标物所在的区域图像；从区域图像中提取目标物的关键点；对初始图像和关键点进行预处理，得到样本图像和预处理后的关键点；根据预处理后的关键点确定样本图像中目标物的位置信息。
在一些实施方式中，在对初始图像和关键点进行预处理，得到样本图像和预处理后的关键点时，处理器111用于执行：对初始图像和关键点按照预设角度进行旋转、平移、缩放和/或亮度调节，得到样本图像和预处理后的关键点。
在一些实施方式中，目标物包括人脸。
在一些实施方式中，第一检测模型的规模小于第二检测模型的规模，第二检测模型为训练后的模型。
在一些实施方式中，存储介质应用于蒸馏算法，第一检测模型为学生模型，第二检测模型为教师模型。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对检测模型训练方法的详细描述，此处不再赘述。
本申请的实施例中还提供一种存储介质，该存储介质为计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，计算机程序中包括程序指令，处理器执行程序指令，实现本申请实施例提供的检测模型训练方法。例如，处理器可以执行：
通过第一检测模型对样本图像进行特征提取，得到第一特征信息，以及通过第二检测模型对样本图像进行特征提取，得到第二特征信息；基于样本图像中目标物的位置信息，确定目标物对应的显著区域；根据第一特征信息和显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据第二特征信息和显著区域，获取第二显著区域特征；根据第一显著区域特征和第二显著区域特征对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
在一些实施方式中，在根据第一显著区域特征和第二显著区域特征对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型时，处理器用于执行：获取第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的相似度；获取第一检测模型对样本图像进行检测得到的损失值；根据相似度和损失值对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
在一些实施方式中，在根据相似度和损失值对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型时，处理器用于执行：对相似度和损失值进行加权平均运算，得到目标损失值；根据目标损失值对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
在一些实施方式中，相似度包括欧几里得距离，在获取第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的相似度时，处理器用于执行：确定第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的欧几里得距离，得到第一显著区域特征和第二显著区域特征之间的相似度。
在一些实施方式中，在基于样本图像中目标物的位置信息，确定目标物对应的显著区域时，处理器用于执行：获取多个候选区域；基于位置信息确定目标物的目标区域；从多个候选区域中筛选出与目标区域的重合度大于第一预设阈值的区域，得到正样本区域；从多个候选区域中筛选出与目标区域的重合度在预设范围内，且分类概率值大于预设概率阈值的区域，得到负样本区域，预设范围为小于第一预设阈值且大于第二预设阈值的区间；将正样本区域和负样本区域设置为目标物对应的显著区域。
在一些实施方式中，在获取多个候选区域时，处理器用于执行：基于第二检测模型生成多个候选区域，或者获取预先标注的多个候选区域。
在一些实施方式中，在根据第一特征信息和显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据第二特征信息和显著区域，获取第二显著区域特征时，处理器用于执行：分别获取正样本区域和负样本区域中的第一特征信息，得到第一显著区域特征；以及，分别获取正样本区域和负样本区域的第二特征信息，得到第二显著区域特征。
在一些实施方式中，在根据第一显著区域特征和第二显著区域特征对第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型之后，处理器还用于执行：获取待检测的图像；通过训练后的第一检测模型对图像中的目标物进行检测，得到目标物在图像中的目标位置信息。
在一些实施方式中，在通过第一检测模型对样本图像进行特征提取之前，处理器用于执行：获取初始图像；从初始图像中提取目标物所在的区域图像；从区域图像中提取目标物的关键点；对初始图像和关键点进行预处理，得到样本图像和预处理后的关键点；根据预处理后的关键点确定样本图像中目标物的位置信息。
在一些实施方式中，在对初始图像和关键点进行预处理，得到样本图像和预处理后的关键点时，处理器用于执行：对初始图像和关键点按照预设角度进行旋转、平移、缩放和/或亮度调节，得到样本图像和预处理后的关键点。
在一些实施方式中，目标物包括人脸。
在一些实施方式中，第一检测模型的规模小于第二检测模型的规模，第二检测模型为训练后的模型。
在一些实施方式中，存储介质应用于蒸馏算法，第一检测模型为学生模型，第二检测模型为教师模型。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对检测模型训练方法的详细描述，此处不再赘述。
其中，存储介质可以是前述任一实施例所述的检测模型训练装置的内部存储单元，例如检测模型训练装置的硬盘或内存。存储介质也可以是检测模型训练装置的外部存储设备，例如检测模型训练装置上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
由于该存储介质中所存储的计算机程序，可以执行本申请实施例所提供的任一种检测模型训练方法，因此，可以实现本申请实施例所提供的任一种检测模型训练方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (29)

1.一种检测模型训练方法，其特征在于，包括：
通过第一检测模型对样本图像进行特征提取，得到第一特征信息，以及通过训练好的第二检测模型对所述样本图像进行特征提取，得到第二特征信息；
基于所述样本图像中目标物的位置信息，确定所述目标物对应的显著区域；
根据所述第一特征信息和所述显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据所述第二特征信息和所述显著区域，获取第二显著区域特征；
根据所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
2.根据权利要求1所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述根据所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型包括：
获取所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征之间的相似度；
获取所述第一检测模型对所述样本图像进行检测得到的损失值；
根据所述相似度和所述损失值对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
3.根据权利要求2所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述根据所述相似度和所述损失值对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型包括：
对所述相似度和所述损失值进行加权平均运算，得到目标损失值；
根据所述目标损失值对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
4.根据权利要求2所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述相似度包括欧几里得距离，所述获取所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征之间的相似度包括：
确定所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征之间的欧几里得距离，得到所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征之间的相似度。
5.根据权利要求1所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述基于所述样本图像中目标物的位置信息，确定所述目标物对应的显著区域包括：
获取多个候选区域；
基于所述位置信息确定所述目标物的目标区域；
从所述多个候选区域中筛选出与所述目标区域的重合度大于第一预设阈值的区域，得到正样本区域；
从所述多个候选区域中筛选出与所述目标区域的重合度在预设范围内，且分类概率值大于预设概率阈值的区域，得到负样本区域，所述预设范围为小于所述第一预设阈值且大于第二预设阈值的区间；
将所述正样本区域和所述负样本区域设置为所述目标物对应的显著区域。
6.根据权利要求5所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述获取多个候选区域包括：
基于所述第二检测模型生成多个候选区域，或者获取预先标注的多个候选区域。
7.根据权利要求5所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述根据所述第一特征信息和所述显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据所述第二特征信息和所述显著区域，获取第二显著区域特征包括：
分别获取所述正样本区域和所述负样本区域中的所述第一特征信息，得到第一显著区域特征；以及，
分别获取所述正样本区域和所述负样本区域的所述第二特征信息，得到第二显著区域特征。
8.根据权利要求1所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述根据所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型之后，所述检测模型训练方法还包括：
获取待检测的图像；
通过所述训练后的第一检测模型对所述图像中的所述目标物进行检测，得到所述目标物在所述图像中的目标位置信息。
9.根据权利要求1所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述通过第一检测模型对样本图像进行特征提取之前，所述检测模型训练方法还包括：
获取初始图像；
从所述初始图像中提取所述目标物所在的区域图像；
从所述区域图像中提取所述目标物的关键点；
对所述初始图像和所述关键点进行预处理，得到所述样本图像和预处理后的关键点；
根据所述预处理后的关键点确定所述样本图像中所述目标物的位置信息。
10.根据权利要求9所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述对所述初始图像和所述关键点进行预处理，得到所述样本图像和预处理后的关键点包括：
对所述初始图像和所述关键点按照预设角度进行旋转、平移、缩放和/或亮度调节，得到所述样本图像和预处理后的关键点。
11.根据权利要求1所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述目标物包括人脸。
12.根据权利要求1至11任一项所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述第一检测模型的规模小于所述第二检测模型的规模，所述第二检测模型为训练后的模型。
13.根据权利要求1至11任一项所述的检测模型训练方法，其特征在于，所述检测模型训练方法应用于蒸馏算法，所述第一检测模型为学生模型，所述第二检测模型为教师模型。
14.一种检测模型训练装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时执行如权利要求1至13任一项所述的检测模型训练方法。
15.一种检测模型使用方法，其特征在于，应用于计算机设备，所述检测模型为训练后的第一检测模型，所述训练后的第一检测模型为采用权利要求1至13任一项所述的检测模型训练方法进行训练得到的模型，并部署在所述计算机设备中；所述检测模型使用方法包括：
获取待检测的图像；
通过所述训练后的第一检测模型对所述图像中的目标物进行检测，得到所述目标物在所述图像中的目标位置信息。
16.根据权利要求15所述的检测模型使用方法，其特征在于，所述计算机设备包括移动终端、无人机和相机。
17.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被处理器加载以执行：
通过第一检测模型对样本图像进行特征提取，得到第一特征信息，以及通过训练好的第二检测模型对所述样本图像进行特征提取，得到第二特征信息；
基于所述样本图像中目标物的位置信息，确定所述目标物对应的显著区域；
根据所述第一特征信息和所述显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据所述第二特征信息和所述显著区域，获取第二显著区域特征；
根据所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
18.根据权利要求17所述的存储介质，其特征在于，在根据所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型时，所述处理器用于执行：
获取所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征之间的相似度；
获取所述第一检测模型对所述样本图像进行检测得到的损失值；
根据所述相似度和所述损失值对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
19.根据权利要求18所述的存储介质，其特征在于，在根据所述相似度和所述损失值对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型时，所述处理器用于执行：
对所述相似度和所述损失值进行加权平均运算，得到目标损失值；
根据所述目标损失值对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型。
20.根据权利要求18所述的存储介质，其特征在于，所述相似度包括欧几里得距离，在获取所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征之间的相似度时，所述处理器用于执行：
确定所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征之间的欧几里得距离，得到所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征之间的相似度。
21.根据权利要求17所述的存储介质，其特征在于，在基于所述样本图像中目标物的位置信息，确定所述目标物对应的显著区域时，所述处理器用于执行：
获取多个候选区域；
基于所述位置信息确定所述目标物的目标区域；
从所述多个候选区域中筛选出与所述目标区域的重合度大于第一预设阈值的区域，得到正样本区域；
从所述多个候选区域中筛选出与所述目标区域的重合度在预设范围内，且分类概率值大于预设概率阈值的区域，得到负样本区域，所述预设范围为小于所述第一预设阈值且大于第二预设阈值的区间；
将所述正样本区域和所述负样本区域设置为所述目标物对应的显著区域。
22.根据权利要求21所述的存储介质，其特征在于，在获取多个候选区域时，所述处理器用于执行：
基于所述第二检测模型生成多个候选区域，或者获取预先标注的多个候选区域。
23.根据权利要求21所述的存储介质，其特征在于，在根据所述第一特征信息和所述显著区域，获取第一显著区域特征，以及根据所述第二特征信息和所述显著区域，获取第二显著区域特征时，所述处理器用于执行：
分别获取所述正样本区域和所述负样本区域中的所述第一特征信息，得到第一显著区域特征；以及，
分别获取所述正样本区域和所述负样本区域的所述第二特征信息，得到第二显著区域特征。
24.根据权利要求17所述的存储介质，其特征在于，在根据所述第一显著区域特征和所述第二显著区域特征对所述第一检测模型的参数进行调整，得到训练后的第一检测模型之后，所述处理器还用于执行：
获取待检测的图像；
通过所述训练后的第一检测模型对所述图像中的所述目标物进行检测，得到所述目标物在所述图像中的目标位置信息。
25.根据权利要求17所述的存储介质，其特征在于，在通过第一检测模型对样本图像进行特征提取之前，所述处理器用于执行：
获取初始图像；
从所述初始图像中提取所述目标物所在的区域图像；
从所述区域图像中提取所述目标物的关键点；
对所述初始图像和所述关键点进行预处理，得到所述样本图像和预处理后的关键点；
根据所述预处理后的关键点确定所述样本图像中所述目标物的位置信息。
26.根据权利要求25所述的存储介质，其特征在于，在对所述初始图像和所述关键点进行预处理，得到所述样本图像和预处理后的关键点时，所述处理器用于执行：
对所述初始图像和所述关键点按照预设角度进行旋转、平移、缩放和/或亮度调节，得到所述样本图像和预处理后的关键点。
27.根据权利要求17所述的存储介质，其特征在于，所述目标物包括人脸。
28.根据权利要求17至27任一项所述的存储介质，其特征在于，所述第一检测模型的规模小于所述第二检测模型的规模，所述第二检测模型为训练后的模型。
29.根据权利要求17至27任一项所述的存储介质，其特征在于，所述存储介质应用于蒸馏算法，所述第一检测模型为学生模型，所述第二检测模型为教师模型。
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