参数调优方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种参数调优方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取训练后的YOLO v5模型的初始置信度和初始交并比；根据初始置信度和初始交并比，确定多组测试值；将各组测试值分别设置于工程化后的YOLO v5模型，并使用该YOLO v5模型处理各预设图片，获取输出结果精度最高的YOLO v5模型对应的一组测试值；将对应的一组测试值中的置信度测试值和交并比测试值分别设置为工程化后的YOLO v5模型的置信度和交并比。通过该方式，能在YOLO v5模型使用tensorRT7，且模型输出的检测结果的精度较低时，快速缓解现场检测服务误检的情况。的情况。的情况。

【技术实现步骤摘要】
参数调优方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，具体而言，涉及一种参数调优方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，在YOLO v5模型的工程化中，在使用tensorRT7时，由于elementwise算子(元素方式算子)会在输入为常量并且维度大于4时，融合成scale算子(尺度算子)，从而会导致模型不支持基于元素的操作。但是，当出现了上述不支持基于元素的操作时，模型不会报错，依旧可以正常调用工程化后的模型进行检测服务，但此时表现出的问题是模型工程化后的精度丢失，即在使用已完成工程化的YOLO v5模型时，其输出的检测结果的精度会降低。
[0003]针对YOLO v5模型在使用tensorRT7时，模型输出的检测结果的精度较低的问题，业内普遍的解决方案是在算法模型开发时，在contant算子(内容算子)和elementwise算子之间追加一个identity(特征值)来防止算子融合带来的精度问题。但是，上述方法需要重新开发算法模型，并重新进行工程化转换以及服务部署，即无法快速缓解现场检测服务误检的情况。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种参数调优方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以在YOLO v5模型使用tensorRT7，且模型输出的检测结果的精度较低时，快速缓解现场检测服务误检的情况。
[0005]本专利技术是这样实现的：
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种参数调优方法，所述方法包括：获取训练后的YOLO v5模型的初始置信度和初始交并比；根据所述初始置信度和所述初始交并比，确定多组测试值，每组所述测试值均包括一个置信度测试值和一个交并比测试值；将各组所述测试值分别设置于工程化后的所述YOLO v5模型，并使用该YOLO v5模型处理各预设图片，获取输出结果精度最高的YOLO v5模型对应的一组测试值；将所述对应的一组测试值中的置信度测试值和交并比测试值分别设置为所述工程化后的所述YOLO v5模型的置信度和交并比。
[0007]在本申请实施例中，通过根据初始置信度和初始交并比确定出多组测试值，从多组测试值中选择出最优的测试值，再将该测试值中的置信度测试值和交并比测试值分别设置为工程化后的YOLO v5模型的置信度和交并比，能在不重新构建算法模型的情况下，提高工程化后的YOLO v5模型输出的检测结果的精度，从而能在YOLO v5模型使用tensorRT7，且模型输出的检测结果的精度较低时，快速缓解现场检测服务误检的情况。
[0008]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述根据所述初始置信度和所述初始交并比，确定多组测试值，包括：根据所述初始置信度和所述初始交并
比，确定所述置信度测试值对应的第一测试范围和所述交并比测试值对应的第二测试范围；在所述第一测试范围中，以第一预设间隔选择出多个置信度测试值；在所述第二测试范围中，以第二预设间隔选择出多个交并比测试值；将选择出的置信度测试值和交并比测试值进行两两组合，生成多组所述测试值。
[0009]在本申请实施例中，通过先确定置信度和交并比的测试范围，再从测试范围中按照预设间隔选择置信度和交并比的各测试值，再将各测试值进行两两组合，能快速的确定出多组置信度和交并比的测试值，从而能提高确定置信度和交并比的最优值的效率，进而能尽快缓解现场检测服务误检的情况。
[0010]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述根据所述初始置信度和所述初始交并比，确定所述置信度测试值对应的第一测试范围和所述交并比测试值对应的第二测试范围，包括：将所述初始置信度分别减去和加上第一预设值，得到最小置信度测试值和最大置信度测试值；根据所述最小置信度测试值和所述最大置信度测试值，获取所述第一测试范围；将所述初始交并比分别减去和加上第二预设值，得到最小交并比测试值和最大交并比测试值；根据所述最小交并比测试值和所述最大交并比测试值，获取所述第二测试范围。
[0011]在本申请方案中，根据初始置信度、初始交并比、第一预设值和第二预设值，可方便、快捷的获取到第一测试范围和第二测试范围，从而提高确定多组测试值的效率，进而能提高获取置信度和交并比的最优值的效率。
[0012]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述将各组所述测试值分别设置于工程化后的所述YOLO v5模型，并使用该YOLO v5模型处理各预设图片，获取输出结果精度最高的YOLO v5模型对应的一组测试值，包括：将各组所述测试值分别设置于所述工程化后的所述YOLO v5模型，使用该YOLO v5模型处理所述各预设图片，获取该YOLO v5模型针对所述各预设图片输出的目标图片，所述目标图片包括该YOLO v5模型标注的至少一个目标轮廓区域和该目标轮廓区域对应的目标种类；根据各所述目标图片和各标注图片，获取各组所述测试值对应的F1分数值，所述标注图片为对所述各预设图片进行目标轮廓区域和目标种类标注后的图片；将最优的F1分数值对应的一组测试值设置为所述对应的一组测试值。
[0013]在本申请实施例中，通过各目标图片和各标识图片，获取各组测试值对应的F1分数值，再通过将最优的F1分数值对应的一组测试值设置为对应的一组测试值，能准确的选择出最优置信度和最优交并比，从而能使选择出的最优置信度和最优交并比提高工程化后的YOLO v5模型输出的检测结果的精度，进而能大幅缓解现场检测服务误检的情况。
[0014]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述根据各所述目标图片和各所述标注图片，获取各组所述测试值对应的F1分数值，包括：对各组所述测试值对应的各所述目标图片和各所述标注图片分别做以下处理：根据各所述目标图片和各所述标注图片，确定不同所述目标种类对应的第一数量、第二数量和第三数量，所述第一数量为目标物对应的交并比大于预设阈值的数量，所述第二数量为目标物对应的交并比小于预设阈值的数量，所述第三数量为预设图片上存在目标物且目标图片预测无该目标物的数量；根据各所述目标种类对应的所述第一数量和所述第二数量，获取该目标种类对应的设置有所述测试值的YOLO v5模型的精确度；根据各所述目标种类对应的所述第一数量和所
述第三数量，获取该目标种类对应的设置有所述测试值的YOLO v5模型的召回率；根据各所述目标种类对应的所述精确度和所述召回率，获取所述F1分数值。
[0015]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述根据各所述目标物对应的所述精确度和所述召回率，获取所述F1分数值的表达式为：其中，n为所述目标种类的总数，P
n
为第n个目标种类的精确度，R
n
为第n个目标种类的召回率。
[0016]第二方面，本申请实施例提供一种参数调优装置，所述装置包括：获取模块，用于获取训练后的YOLO v5模型的初始置信度和初始交并比；第一处理模块本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种参数调优方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练后的YOLO v5模型的初始置信度和初始交并比；根据所述初始置信度和所述初始交并比，确定多组测试值，每组所述测试值均包括一个置信度测试值和一个交并比测试值；将各组所述测试值分别设置于工程化后的所述YOLO v5模型，并使用该YOLO v5模型处理各预设图片，获取输出结果精度最高的YOLO v5模型对应的一组测试值；将所述对应的一组测试值中的置信度测试值和交并比测试值分别设置为所述工程化后的所述YOLO v5模型的置信度和交并比。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始置信度和所述初始交并比，确定多组测试值，包括：根据所述初始置信度和所述初始交并比，确定所述置信度测试值对应的第一测试范围和所述交并比测试值对应的第二测试范围；在所述第一测试范围中，以第一预设间隔选择出多个置信度测试值；在所述第二测试范围中，以第二预设间隔选择出多个交并比测试值；将选择出的置信度测试值和交并比测试值进行两两组合，生成多组所述测试值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始置信度和所述初始交并比，确定所述置信度测试值对应的第一测试范围和所述交并比测试值对应的第二测试范围，包括：将所述初始置信度分别减去和加上第一预设值，得到最小置信度测试值和最大置信度测试值；根据所述最小置信度测试值和所述最大置信度测试值，获取所述第一测试范围；将所述初始交并比分别减去和加上第二预设值，得到最小交并比测试值和最大交并比测试值；根据所述最小交并比测试值和所述最大交并比测试值，获取所述第二测试范围。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各组所述测试值分别设置于工程化后的所述YOLO v5模型，并使用该YOLO v5模型处理各预设图片，获取输出结果精度最高的YOLO v5模型对应的一组测试值，包括：将各组所述测试值分别设置于所述工程化后的所述YOLO v5模型，使用该YOLO v5模型处理所述各预设图片，获取该YOLO v5模型针对所述各预设图片输出的目标图片，所述目标图片包括该YOLO v5模型标注的至少一个目标轮廓区域和该目标轮廓区域对应的目标种类；根据各所述目标图片和各标注图片，获取各组所述测试值对应F1分数值，所述标注图片为对所述各预设图片进行目标轮廓区域和目标种类标注后的图片；将最优的F1分数值对应的一组测试值设置为所述对应的一组测试值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各所述目标图片和各所述标注图片，获取各组所述测试值对应的F1分数值，包括：对各组所述测试值对应的各所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：李杨，
申请(专利权)人：中电信数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：