【】本申请实施例涉及图像识别，尤其涉及一种图像识别区域转换方法、电子设备及存储介质。
背景技术
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背景技术：
1、目前，在进行图像识别时，通常需要采用识别规则来进行针对目标物体的识别标注，获得对应的识别区域，但现有技术中存在众多不同版本的识别规则，而不同的识别规则下针对目标物体的识别区域不同，从而在将该识别区域作为输入值投入后续的针对该图像的判断模型时，会因识别规则的不同导致最后的判断结果出现偏差，但在训练该判断模型的过程中，因现有的样本库或者历史标注图像中存在利用众多不同版本的识别规则得到的包含不同识别区域的识别样本图像，但因各版本的识别样本图像的数量较少，且利用较少的样本数量训练得到的判断模型易出现输出结果误差较大的问题，故不能只用样本库或者历史标注图像中的识别样本图像来训练该判断模型，需要额外制作出足量的识别样本图像，但也由此降低了训练效率。
技术实现思路
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技术实现要素：
1、本申请实施例提供了一种图像识别区域转换方法、电子设备及存储介质，以实现对不同识别区域进行的相互转换，低成本高效率地解决识别规则不同带来的数据问题，提高训练效率。
2、第一方面，本申请提供一种图像识别区域转换方法，所述方法包括：根据第一识别规则获取目标图像中针对目标物体的第一识别区域；将所述目标图像和所述第一识别区域输入至目标模型中，获得所述目标图像中针对所述目标物体的第二识别区域，其中，所述目标模型用于获得与所述第一识别区域之间的重叠比例处于阈值范围内的所述第二识别区域。
3、上述图像识别区域转换方法中，通过在根据第一识别规则获取目标图像中针对目标物体的第一识别区域后，将该目标图像和第一识别区域输入至目标模型中，以使该目标模型输出与第一识别区域之间的重叠比例处于阈值范围内的第二识别区域，相比于现有技术，本申请实现了不同识别区域间进行相互转换的过程，从而低成本高效率地解决识别规则不同带来的数据问题，提高训练效率。
4、其中一种实施方式中，所述目标模型的训练过程包括：根据所述第一识别规则识别样本图像中针对所述目标物体的所述第一识别区域；获取所述样本图像中针对所述目标物体的所述第二识别区域；若所述第一识别区域与所述第二识别区域之间的重叠比例处于所述阈值范围内，则建立所述第一识别区域与所述第二识别区域之间的对应关系；将具有所述对应关系的所述第一识别区域作为所述目标模型的输入，对应的所述第二识别区域作为所述目标模型的输出，训练得到所述目标模型。
5、其中一种实施方式中，所述获取所述样本图像中针对所述目标物体的所述第二识别区域，包括：根据第二识别规则识别所述样本图像中针对所述目标物体的所述第二识别区域。
6、其中一种实施方式中，所述第一识别区域与所述第二识别区域之间的所述重叠比例的计算公式为：
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8、其中，ioux为所述重叠比例，area(a)为所述第一识别区域，area(b)为所述第二识别区域。
9、其中一种实施方式中，所述第一识别区域和/或所述第二识别区域用图像标注框标识。
10、第二方面，本申请提供一种电子设备，所述设备包括：第一识别区域获取模块，用于根据第一识别规则获取目标图像中针对目标物体的第一识别区域；第二识别区域获取模块，用于将所述目标图像和所述第一识别区域输入至目标模型中，获得所述目标图像中针对所述目标物体的第二识别区域，其中，所述目标模型用于获得与所述第一识别区域之间的重叠比例处于阈值范围内的所述第二识别区域。
11、其中一种实施方式中，所述第二识别区域获取模块包括：第一识别区域识别子模块，用于根据所述第一识别规则识别样本图像中针对所述目标物体的所述第一识别区域；第二识别区域识别子模块，用于获取所述样本图像中针对所述目标物体的所述第二识别区域；对应关系建立子模块，用于若所述第一识别区域与所述第二识别区域之间的重叠比例处于所述阈值范围内，则建立所述第一识别区域与所述第二识别区域之间的对应关系；目标模型训练子模块，用于将具有所述对应关系的所述第一识别区域作为所述目标模型的输入，对应的所述第二识别区域作为所述目标模型的输出，训练得到所述目标模型。
12、其中一种实施方式中，所述第二识别区域识别子模块包括：第二识别规则单元，用于根据第二识别规则识别所述样本图像中针对所述目标物体的所述第二识别区域。
13、第三方面，本申请提供一种电子设备，所述设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现上述图像识别区域转换方法。
14、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行上述图像识别区域转换方法。
15、应当理解的是，本申请实施例的第二～四方面与本申请实施例的第一方面的技术方案一致，各方面及对应的可行实施方式所取得的有益效果相似，不再赘述。
1.一种图像识别区域转换方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标模型的训练过程包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述样本图像中针对所述目标物体的所述第二识别区域，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一识别区域与所述第二识别区域之间的所述重叠比例的计算公式为：
5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述第一识别区域和/或所述第二识别区域用图像标注框标识。
6.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：
7.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述第二识别区域获取模块包括：
8.如权利要求7所述的设备，其特征在于，所述第二识别区域识别子模块包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1-5任一所述的方法。
