直播处理模型的训练方法、直播处理方法、装置和设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114241374A(43)申请公布日2022.03.25(21)申请号202111530235.8G06K9/62(2022.01)(22)申请日2021.12.14G06N3/04(2006.01)(71)申请人百度在线网络技术（北京）有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层(72)发明人宋腾飞邢浩强邓天生于天宝贠挺陈国庆林赛群(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332代理人苏舒音(51)Int.Cl.G06V20/40(2022.01)G06V10/25(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/82(2022.01)权利要求书4页说明书12页附图5页(54)发明名称直播处理模型的训练方法、直播处理方法、装置和设备(57)摘要本公开提供了直播处理模型的训练方法和装置、直播处理方法和装置，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习领域。具体实现方案为：从直播图像中提取候选样本图像；采用直播处理模型，对所述候选样本图像进行处理得到候选样本图像的处理结果；所述直播处理模型包括直播检测模型和直播分类模型，所述候选样本图像的处理结果包括候选样本图像的检测结果和分类结果；根据所述候选样本图像的处理结果，从所述候选样本图像中确定目标样本图像，并采用所述目标样本图像对所述直播处理模型进行训练。本公开可以提高对直播处理模型的训练效率和识别准确度。CN114241374ACN114241374A权利要求书1/4页1.一种直播处理模型的训练方法，包括：从直播图像中提取候选样本图像；采用直播处理模型，对所述候选样本图像进行处理得到候选样本图像的处理结果；所述直播处理模型包括直播检测模型和直播分类模型，所述候选样本图像的处理结果包括候选样本图像的检测结果和分类结果；根据所述候选样本图像的处理结果，从所述候选样本图像中确定目标样本图像，并采用所述目标样本图像对所述直播处理模型进行训练。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述候选样本图像的处理结果，从所述候选样本图像中确定目标样本图像，包括：在任一候选样本图像的检测结果中该候选样本图像中不良区域所属不良类别的置信度大于第一置信度阈值，且该候选样本图像的分类结果中该候选样本图像的有害类别置信度大于第二置信度阈值的情况下，将该候选样本图像作为目标样本图像。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据候选样本图像的处理结果，从候选样本图像中确定目标样本图像，包括：在任一候选样本图像的检测结果中该候选样本图像中不良区域所属不良类别的置信度大于第三置信度阈值的情况下，将该候选样本图像作为目标样本图像；在任一候选样本图像的检测结果中该候选样本图像中不良区域所属不良类别的置信度小于所述第三置信度阈值，且大于第四置信度阈值的情况下，生成对该候选样本图像的标注核验任务；根据对该候选样本图像的标注核验信息，确定该候选样本图像是否为目标样本图像。4.根据权利要求3所述的方法，所述将该候选样本图像作为目标样本图像之后，还包括：将该候选样本图像中不良区域所属的不良类别与预设的关联关系进行匹配，确定该候选样本图像所属的有害类别；所述预设的关联关系为直播检测模型的候选不良类别和直播分类模型的候选有害类别之间的关联关系；将该候选样本图像中不良区域和不良区域所属的不良类别作为该候选样本图像的检测标注数据，且将该候选样本图像所属的有害类别作为该候选样本图像的分类标注数据。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述候选样本图像的处理结果，从所述候选样本图像中确定目标样本图像，并采用所述目标样本图像对所述直播处理模型进行训练，包括：在任一候选样本图像的处理结果有误的情况下，采用该候选样本图像和该候选样本图像的处理结果构建负样本；采用所述负样本，对所述直播处理模型进行训练。6.一种直播处理方法，包括：从直播图像中提取待检测的目标图像；采用直播处理模型中的直播检测模型对所述目标图像进行检测，得到目标图像的检测结果，并采用直播处理模型中的直播分类模型对所述目标图像进行分类，得到目标图像的分类结果；根据所述目标图像的检测结果和/或所述目标图像的分类结果，确定目标图像的直播2CN114241374A权利要求书2/4页处理结果；其中，所述直播处理模型采用如权利要求1‑5中任一项所述的直播处理模型的训练方法训练得到。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述目标图像的检测结果和/或所述目标图像的分类结果，确定目标图像的直播处理结果，包括：在目标图像的检测结果中不良区域所属不良类别唯一，且该不良类别为预设的高危型不良类别的情况下，从目标图像的分类结果中提取目标图像的高危型有害置信度和目标图像的低