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摘要：本申请提出一种图像的感兴趣目标计数模型的训练方法和装置。该方法包括：获取样本图像，以及样本图像中感兴趣目标的参考密度分布图和参考分割图像，并从样本图像中截取感兴趣目标的标记图像；基于标记图像，对样本图像进行特征提取，得到第一特征集合和第二特征集合；将标记图像、样本图像、第一特征集合和第二特征集合输入第一目标计数模型中，输出样本图像的预测密度分布图和前景分割图像；基于前景分割图像、参考分割图像、预测密度分布图和参考密度分布图，对第一目标计数模型进行调整，直至得到训练好的第二目标计数模型。由此，本方案可以使模型学习到针对感兴趣目标更具判别性的特征，提高了特征匹配的准确度，保证了目标计数的精度。

主权项：1.一种图像的感兴趣目标计数模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本图像，以及所述样本图像中感兴趣目标的参考密度分布图和参考分割图像，并从所述样本图像中截取感兴趣目标的标记图像；基于所述标记图像，对所述样本图像进行特征提取，得到第一特征集合和第二特征集合，其中所述第一特征集合包括与所述感兴趣目标相关的第一初始特征，所述第二特征集合包括与所述感兴趣目标无关的第二初始特征；将所述标记图像、所述样本图像、所述第一特征集合和所述第二特征集合输入初始的第一目标计数模型中，输出所述样本图像的预测密度分布图和前景分割图像；基于所述前景分割图像、所述参考分割图像、所述预测密度分布图和所述参考密度分布图，对所述第一目标计数模型进行调整并继续训练，直至训练结束得到训练好的第二目标计数模型；其中，所述样本图像的预测密度分布图的获取过程，包括：由所述第一目标计数模型对所述样本图像和所述标记图像进行分词，得到所述样本图像的样本分词，以及所述标记图像的标记分词；将所述第一初始特征和所述第二初始特征，以及所述样本分词和所述标记分词输入所述第一目标计数模型的特征提取部分，由所述特征提取部分的自注意力机制，将所述第一初始特征和所述第二初始特征作为提示信息，对所述样本分词和所述标记分词进行更新，得到样本图像对应的图像特征和标记图像对应的标记特征，以及更新后的第一目标特征和更新后的第二目标特征，所述第一目标特征为与感兴趣目标相关的特征；基于所述图像特征和所述标记特征，获取所述样本图像的第一预测密度分布图；基于所述图像特征和所述第一目标特征，获取所述样本图像的第二预测密度分布图；所述基于所述图像特征和所述标记特征，获取所述样本图像的第一预测密度分布图，包括：对所述图像特征和所述标记特征进行相似度计算，得到所述感兴趣目标的第一相似度矩阵；对所述第一相似度矩阵进行密度估计，得到所述第一预测密度分布图；所述基于所述图像特征和所述第一目标特征，获取所述样本图像的第二预测密度分布图，包括：对所述图像特征和所述第一目标特征进行相似度计算，得到所述感兴趣目标的第二相似度矩阵；对所述第二相似度矩阵进行密度估计，得到所述第二预测密度分布图。

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百度查询： 北京林业大学 图像的感兴趣目标计数模型的训练方法和装置