(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 202211250232.3 (22)申请日 2022.10.13 (71)申请人 浙江华是 科技股份有限公司 地址 311122 浙江省杭州市余杭区闲林街 道嘉企路16号3幢1楼 (72)发明人 吴显德　陈江海　徐登峰　邹凡　 周瑶越　鲁杰　曹彩霞　 (74)专利代理 机构 北京城烽知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 11829 专利代理师 王新月 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 3/40(2006.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 训练图片缩放尺寸船舶检测方法及系统 (57)摘要 本发明公开一种训练图片缩放尺寸船舶检 测方法及系统。 其中， 该方法包括： 顺次获取目标 船舶检测模 型和图片缩放比例模 型； 将图片缩放 比例模型的权重值插入到初始自动缩放尺寸船 舶检测网络的参数中； 将目标船舶检测模型的权 重值插入到初始自动缩放尺寸船舶检测网络的 参数中， 得到更新的自动缩放尺寸船舶检测网 络， 将训练集中每张图片输入到更新的自动缩放 尺寸船舶检测网络中进行训练并调整网络中的 参数， 得到目标自动缩放尺寸船舶检测模型； 将 待检测图片输入到目标自动缩放尺寸船舶检测 模型中进行检测， 得到船舶位置。 本发明通过在 传统的自动缩放尺寸船舶检测网络中增加图片 缩放比例模块， 能够实现依据图片的特征进行自 动缩放。 权利要求书3页 说明书12页 附图3页 CN 115330777 A 2022.11.11 CN 115330777 A 1.一种训练图片缩放尺寸船舶检测方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S101， 顺次获取目标 船舶检测模型和图片缩放比例模型； 步骤S102， 将所述图片缩放比例模型的权重值插入到初始自动缩放尺寸船舶检测网络 的图片缩放比例模块的参数中； 将所述目标船舶检测模型的权重值插入到所述初始自动缩 放尺寸船舶检测网络的主干网络、 瓶颈层和检测头的参数中， 得到更新的自动缩放尺寸船 舶检测网络、 更新的图片缩放比例模块、 更新的主干网络、 更新的瓶颈层和更新的检测头； 步骤S103， 从训练集选取预设数量的图片作为迭代图片， 将每张迭代图片输入到所述 更新的图片缩放比例模块中， 得到每张迭代图片的缩放尺寸比例； 根据每张迭代图片的缩 放尺寸比例计算得到迭代缩放比例损失值； 根据每张迭代图片的缩放尺寸比例进 行图片缩 放操作得到缩放后的每张迭代图片； 将缩放后的每张迭代图片依次输入到所述更新的主干 网络、 更新的瓶颈层和更新的检测头中， 得到缩放后的每张迭代图片检测目标的类别得分 和坐标； 根据所述缩放后的每张迭代图片 检测目标的类别得分和坐标计算得到迭代分类损 失值和迭代回归损失值； 根据所述迭代缩放比例损失值、 所述迭代分类损失值、 所述迭代回 归损失值计算得到迭代总损失值； 根据所述迭代总损失值对所述更新的自动缩放尺寸船舶 检测网络中的参数进行反向传播， 得到当前迭代自动缩放尺寸船舶检测模型； 步骤S104， 重复所述步骤S103直至将训练集中全部图片训练完， 得到当前轮自动缩放 尺寸船舶检测模型以及轮总损失值； 步骤S105， 重复步骤S103、 步骤S104， 直至轮总损失值在第一预设范围内波动， 得到目 标自动缩放尺寸船舶检测模型； 步骤S106， 将待检测图片输入到所述目标自动缩放尺寸船舶检测模型中进行检测， 得 到船舶位置 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述获取目标 船舶检测模型包括： 步骤S1011， 将训练集中每张图片根据从预设图片缩放尺寸列表中的多个尺寸中随机 抽取的一个尺寸进行缩放， 并输入到初始船舶检测模型中进行训练， 得到当前轮船舶检测 模型以及损失值； 步骤S1012， 将所述当前轮船舶检测模型作为所述初始船舶检测模型， 重复步骤S1011 直至船舶检测模型的损失值在第二预设范围内波动， 得到所述目标 船舶检测模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述图片缩放比例模型的获取包括： 将训练集中每张图片按照所述预设图片缩放尺寸列表中的多个尺寸进行缩放， 并输入 到所述目标船舶检测模型中进行预测， 得到每张图片每个尺寸对应的召回率和准确 率； 根 据召回率和准确率确定每张图片的最优尺寸； 将训练集中每张图片按照每张图片的最优尺寸的缩放比例进行分类， 并根据分类进行 标签比例 制作； 通过 所述标签比例对训练集中每张图片进行贴标签； 将贴标签后的所述训练集输入到图片缩放尺寸网络 中进行训练， 得到所述图片缩放比 例模型。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述迭代缩放比例损失值根据以下公式计 算：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115330777 A 2其中， 为迭代缩放比例损失值， 表示迭代图片中第 张图片， N表示 训练集中迭代图片的数量； 表示迭代图片中第 张图片输入到更新的图片缩放比例模 块中得到的缩放尺寸比例； 表示迭代图片中第 张图片的缩放尺寸比例与所述标签比 例一致时， 赋值为1， 反之赋值为0； 表示迭代图片中第 张图片输入到更新的图片 缩放比例模块中得到的缩放尺寸比例的概 率。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据每张迭代图片的缩放尺寸进行图 片缩放操作得到缩放后的每张迭代图片通过以下公式计算： 其中， 为当前张迭代图片原始的宽； 为当前张迭代图片原始的高； 为当前张迭代图片输入到更新的图片缩 放比例模 块中得到的缩放尺寸比例； 为缩放后 的当前张迭代图片的宽； 为缩放后的当前张迭代图片的高。 6.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据召回率和准确率确定每张图片的 最优尺寸包括： 将当前张图片每个尺寸对应的召回率进行对比， 选择最大召回率所对应的尺寸为当前 张图片的最优尺寸； 当判定当前张图片每个尺寸对应的召回率相等 时， 将当前张图片每个尺寸对应的准确 率进行对比， 选择最大准确率所对应的尺寸 为当前张图片的最优尺寸。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将待检测图片输入到所述目标自动缩 放尺寸船舶检测模型中进行检测包括： 将待检测图片输入到所述目标自动缩放尺寸船舶检测模型中的图片缩放比例模块中， 得到最优 缩放尺寸； 根据所述 最优缩放尺寸进行图片缩放操作得到缩放后的待检测图片； 将所述缩放后的待检测图片依次输入到所述目标自动缩放尺寸船舶检测模型中的主 干网络、 瓶颈层和检测头中进行检测。 8.一种训练图片缩放尺寸船舶检测系统， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于顺次获取目标 船舶检测模型和图片缩放比例模型； 更新单元， 用于将所述图片缩放比例模型的权重值插入到初始自动缩放尺寸船舶检测 网络的图片缩放比例模块的参数中； 将所述目标船舶检测模型的权重值插入到所述初始自权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115330777 A 3