(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210772629.2 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 周经纬　李中振　巩海军　于润润　 潘华东　 (74)专利代理 机构 深圳市威世博知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44280 专利代理师 严翠霞 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/25(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 目标部件检测方法、 模型的训练方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种目标部件检测方法、 模 型 的训练方法及装置。 其中， 该目标部件检测模型 的训练方法包括： 获得训练集； 其中， 目标部件包 括密集标注部件和稀 疏标注部件， 训练集中的密 集标注部件 是以密集标注的方式进行标注的， 稀 疏标注部件 是以稀疏标注的方式进行标注的； 利 用训练集训练初始目标部件检测模型得到中间 模型， 以使中间模型具有检测密集标注部件的能 力； 基于训练集中稀疏标注部件 数据对中间模型 的参数进行调整， 得到训练后的目标部件检测模 型。 本申请可以减轻标注负担和标注困难的问 题。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115272747 A 2022.11.01 CN 115272747 A 1.一种目标部件检测模型的训练方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获得训练集； 其中， 目标部件包括密集标注部件和稀疏标注部件， 所述训练集中的所述 密集标注部件是以密集标注的方式进 行标注的， 所述稀疏标注部件是以稀疏标注的方式进 行标注的； 利用所述训练集训练初始目标部件检测模型得到中间模型， 以使所述中间模型具有检 测所述密集标注部件的能力； 基于所述训练集中稀疏标注部件数据对所述中间模型的参数进行调 整， 得到训练后的 目标部件检测模型。 2.根据权利要求1所述的训练方法， 其特征在于， 所述利用所述训练集训练初始目标部 件检测模型 得到中间模型， 以使所述中间模型 具有检测所述密集标注部件的能力， 包括： 复制所述初始目标部件检测模型， 得到 至少两个复制模型； 利用每一复制模型对应的密集标注部件数据训练所述每一复制模型， 得到至少两个训 练后的复制模型； 其中， 不同的复制模型对应着不同的密集标注部件； 基于至少两个训练后的复制模型， 更新所述初始目标部件检测模型中的参数； 若更新后的初始目标检测模型未收敛， 返回执行所述复制所述初始目标部件检测模 型， 得到至少两个复制模型； 若所述更新后的初始目标检测模型收敛， 将所述更新后的初始目标检测模型作为所述 中间模型。 3.一种目标部件检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待检测图像； 基于目标部件检测模型对所述待检测图像进行目标部件检测， 所述目标部件检测模型 是通过训练集中的密集标注部件数据和稀疏 标注部件数据训练而成的。 4.根据权利要求3所述的检测方法， 其特征在于， 所述基于目标部件检测模型对所述待 检测图像进行目标部件检测， 之后包括： 基于目标的不同部件之间的关系， 对目标部件检测结果进行校正， 得到最终的目标部 件检测结果。 5.根据权利要求4所述的检测方法， 其特征在于， 所述目标部件检测模型包括 区域提取 网络和第一关系网络； 所述基于目标部件检测模型对所述待检测图像进行目标部件检测， 包括： 利用所述区域 提取网络提取多个建议区域的特 征； 利用所述第 一关系网络对多个建议 区域的特征进行处理， 以得到所述目标部件检测结 果； 所述基于目标的不同部件之间的关系， 对目标部件检测结果进行校正， 得到最终的目 标部件检测结果， 包括： 利用所述第一关系 网络， 基于目标的不同部件之间的关系， 对目标部件检测结果进行 校正， 得到最终的目标部件检测结果。 6.根据权利要求4所述的检测方法， 其特征在于， 所述基于目标的不同部件之间的关 系， 对目标部件检测结果进行 校正， 得到最终的目标部件检测结果， 包括： 利用第二关系网络对所述目标部件检测结果进行处理， 得到表示两两部件之间依赖关权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115272747 A 2系的部件关系特 征图和各个目标部件的最终检测框； 其中， 所述第二关系网络是基于检测框损失和依赖关系损失训练得到的。 7.根据权利要求3所述的检测方法， 其特征在于， 所述基于目标部件检测模型对所述待 检测图像进行目标部件检测， 包括： 对所述待检测图像进行目标检测； 从所述待检测图像分离出 各个目标的图像； 基于所述目标部件检测模型对每 个目标的图像进行目标部件检测。 8.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括处理器， 所述处理器用于执行指令以 实现权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。 9.一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存储有指令/程序 数据， 所述指令 /程序数据用于被执 行以实现权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115272747 A 3