一种超参数优化、目标识别模型训练、目标识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种超参数优化、目标识别模型训练、目标识别方法及装置，可以通过使用训练图像集对目标识别模型进行超参数探索以及使用验证图像集确定目标识别模型的性能，根据性能满足第一预设条件的至少两个目标识别模型所使用的超参数对应的抠取区域的区域交集，修改性能满足第二预设条件的目标识别模型所使用的超参数，以及根据性能满足第一预设条件的目标识别模型的模型参数，修改性能满足第二预设条件的目标识别模型的模型参数，使得满足第二预设条件的目标识别模型可以使用在满足第一预设条件的目标识别模型的超参数和模型参数下继续进行超参数探索，进而获得满足预设要求的超参数。

【技术实现步骤摘要】
一种超参数优化、目标识别模型训练、目标识别方法及装置
本专利技术涉及超参数探索
，尤其涉及一种超参数优化、目标识别模型训练、目标识别方法及装置。
技术介绍
目标识别在人工智能领域是一个重要的研究和应用方向。随着目标识别技术的不断发展，当前目标识别技术已经广泛应用在人脸识别、物体识别等应用领域中。随着目标识别技术在各种应用领域的不断深入，在许多应用领域的一些应用场景上，对目标识别技术实现的目标识别效果有着更高的要求。当前，目标识别模型的目标识别效果依赖于对该目标识别模型进行训练前设置的超参数。使用优秀的超参数对目标识别模型进行训练，可以获得性能更高、效果更好的目标识别模型，进而更准确的识别目标。因此，如何探索出满足预设要求的超参数，成为相关技术人员首先需要解决的技术问题。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种超参数优化、目标识别模型训练、目标识别方法及装置，技术方案如下：一种超参数优化方法，包括：基于训练图像集对多个目标识别模型的至少部分超参数进行探索，并基于验证图像集确定使用所述超参数的所述多个目标识别模型的性能，其中，所述超参数包括抠取目标的图像的抠取区域的区域参数；确定性能满足第一预设条件的至少两个目标识别模型所使用的超参数对应的抠取区域的区域交集，其中，所述性能满足第一预设条件的目标识别模型的性能高于所述性能满足第二预设条件的目标识别模型的性能；根据所述区域交集修改性能满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数；基于性能满足所述第一预设条件的目标识别模型的模型参数，修改性能满足所述第二预设条件的目标识别模型的模型参数；继续基于所述训练图像集对各所述目标识别模型的超参数进行探索，直至得到满足预设要求的超参数。可选的，所述根据所述区域交集修改性能满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数，包括：将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述区域交集对应的超参数；或，确定与所述区域交集的交并比最大的抠取区域，将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述交并比最大的抠取区域对应的超参数。可选的，所述将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述区域交集对应的超参数，包括：当所述区域交集位于所述超参数的参数探索范围内时，将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述区域交集对应的超参数；或，当所述区域交集位于所述超参数的参数探索范围内且所述区域交集满足抠取区域的形状要求时，将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述区域交集对应的超参数。可选的，所述确定与所述区域交集的交并比最大的抠取区域，将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述交并比最大的抠取区域对应的超参数，包括：在性能满足第一预设条件的至少两个目标识别模型所使用的超参数对应的抠取区域中，确定与所述区域交集的交并比最大的抠取区域，将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述交并比最大的抠取区域对应的超参数。可选的，所述训练图像集中的图像和所述验证图像集中的图像均为通过预设图像矫正参数矫正过的图像。可选的，所述区域参数为从所述矫正过的图像中所述抠取目标的图像的抠取框的位置参数和尺寸参数。可选的，所述方法还包括：基于性能满足第三预设条件的目标识别模型的超参数，修改性能满足第四预设条件的目标识别模型的超参数，其中，所述性能满足第三预设条件的目标识别模型的性能高于所述性能满足第四预设条件的目标识别模型的性能；基于性能满足所述第三预设条件的目标识别模型的模型参数，修改性能满足所述第四预设条件的目标识别模型的模型参数。可选的，所述性能满足第二预设条件的目标识别模型的性能高于所述性能满足第四预设条件的目标识别模型的性能。一种目标识别模型训练方法，包括：基于训练图像集对目标识别模型进行训练，其中，所述目标识别模型的超参数为上述任一种超参数优化方法确定的满足预设要求的超参数。一种目标识别方法，包括：将待识别图像输入使用上述目标识别模型训练方法训练得到的所述目标识别模型中，获得所述目标识别模型输出的识别结果。一种超参数优化装置，包括：探索单元，用于基于训练图像集对多个目标识别模型的至少部分超参数进行探索，并基于验证图像集确定使用所述超参数的所述多个目标识别模型的性能，其中，所述超参数包括抠取目标的图像的抠取区域的区域参数；交集确定单元，用于确定性能满足第一预设条件的至少两个目标识别模型所使用的超参数对应的抠取区域的区域交集，其中，所述性能满足第一预设条件的目标识别模型的性能高于所述性能满足第二预设条件的目标识别模型的性能；超参数修改单元，用于根据所述区域交集修改性能满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数；模型参数修改单元，用于基于性能满足所述第一预设条件的目标识别模型的模型参数，修改性能满足所述第二预设条件的目标识别模型的模型参数；探索控制单元，用于控制所述探索单元继续基于所述训练图像集对各所述目标识别模型的超参数进行探索，直至得到满足预设要求的超参数。借由上述技术方案，本专利技术提供的一种超参数优化、目标识别模型训练、目标识别方法及装置，可以通过使用训练图像集对目标识别模型进行超参数探索以及使用验证图像集确定目标识别模型的性能，根据性能满足第一预设条件的至少两个目标识别模型所使用的超参数对应的抠取区域的区域交集，修改性能满足第二预设条件的目标识别模型所使用的超参数，以及根据性能满足第一预设条件的目标识别模型的模型参数，修改性能满足第二预设条件的目标识别模型的模型参数，使得满足第二预设条件的目标识别模型可以使用在满足第一预设条件的目标识别模型的超参数和模型参数下继续进行超参数探索，进而获得满足预设要求的超参数。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1示出了本专利技术实施例提供的一种超参数优化方法的流程示意图；图2示出了本专利技术实施例提供的区域交集的说明示意图；图3示出了本专利技术实施例提供的另一种超参数优化方法的流程示意图；图4示出了本专利技术实施例提供的另一种超参数优化方法的流程示意图；图5示出了本专利技术实施例提供的另一种超参数优化方法的流程示意图；图6示出了本专利技术实施例提供的另一种超参数优化方法的流程示意图；图7示出了本专利技术实施例提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种超参数优化方法，其特征在于，包括：/n基于训练图像集对多个目标识别模型的至少部分超参数进行探索，并基于验证图像集确定使用所述超参数的所述多个目标识别模型的性能，其中，所述超参数包括抠取目标的图像的抠取区域的区域参数；/n确定性能满足第一预设条件的至少两个目标识别模型所使用的超参数对应的抠取区域的区域交集，其中，所述性能满足第一预设条件的目标识别模型的性能高于所述性能满足第二预设条件的目标识别模型的性能；/n根据所述区域交集修改性能满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数；/n基于性能满足所述第一预设条件的目标识别模型的模型参数，修改性能满足所述第二预设条件的目标识别模型的模型参数；/n继续基于所述训练图像集对各所述目标识别模型的超参数进行探索，直至得到满足预设要求的超参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种超参数优化方法，其特征在于，包括：
基于训练图像集对多个目标识别模型的至少部分超参数进行探索，并基于验证图像集确定使用所述超参数的所述多个目标识别模型的性能，其中，所述超参数包括抠取目标的图像的抠取区域的区域参数；
确定性能满足第一预设条件的至少两个目标识别模型所使用的超参数对应的抠取区域的区域交集，其中，所述性能满足第一预设条件的目标识别模型的性能高于所述性能满足第二预设条件的目标识别模型的性能；
根据所述区域交集修改性能满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数；
基于性能满足所述第一预设条件的目标识别模型的模型参数，修改性能满足所述第二预设条件的目标识别模型的模型参数；
继续基于所述训练图像集对各所述目标识别模型的超参数进行探索，直至得到满足预设要求的超参数。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述区域交集修改性能满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数，包括：
将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述区域交集对应的超参数；
或，确定与所述区域交集的交并比最大的抠取区域，将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述交并比最大的抠取区域对应的超参数。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述区域交集对应的超参数，包括：
当所述区域交集位于所述超参数的参数探索范围内时，将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述区域交集对应的超参数；
或，当所述区域交集位于所述超参数的参数探索范围内且所述区域交集满足抠取区域的形状要求时，将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述区域交集对应的超参数。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定与所述区域交集的交并比最大的抠取区域，将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述交并比最大的抠取区域对应的超参数，包括：
在性能满足第一预设条件的至少两个目标识别模型所使用的超参数对应的抠取区域中，确定与所述区域交集的交并比最大的抠取区域，将满足第二预设条件的目标识别模型所使用的所述超参数修改为所述交并比最大的抠取区域对应的超参数。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐霞清，孟强，周峰，
申请(专利权)人：北京爱笔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11