技术摘要：
本发明公开了一种深度学习模型训练方法、衣物洗涤方法、衣物洗涤装置、衣物洗涤系统、计算机装置和存储介质，深度学习模型包括目标检测网络、第一子网络、第二子网络和实例分割网络，训练方法包括使用第一训练数据、第二训练数据、第三训练数据和第四训练数据对目标检  全部
背景技术：
一些现有的衣物洗涤装置技术使用了图像识别技术，可以对所衣物洗涤物进行图 像识别，以检测出衣物上污渍的位置，从而针对污渍所在位置使用更多洗涤剂或者使用超 声波洗涤技术等来进行重点处理，从而取得更好的洗涤效果。但是，由于所使用图像识别技 术的限制，现有技术只限于识别出衣物上污渍的位置，而衣物的洗涤过程所用的工作参数 显然不止与衣物上污渍的位置相关。因此，现有技术虽然能够改善衣物洗涤装置的洗涤效 果，但改善程度受到的限制较大。
技术实现要素：
针对上述至少一个技术问题，本发明的目的在于提供一种深度学习模型训练方 法、衣物洗涤方法、衣物洗涤装置、衣物洗涤系统、计算机装置和存储介质。 一方面，本发明实施例包括一种深度学习模型训练方法，所述深度学习模型包括 目标检测网络、第一子网络、第二子网络和实例分割网络，所述目标检测网络分别与第一子 网络、第二子网络连接和实例分割网络连接；所述训练方法包括以下步骤： 获取多组第一训练数据、第二训练数据、第三训练数据和第四训练数据；所述第一 训练数据包括衣物图像和所述衣物图像中衣物的外接矩形位置标签；所述第二训练数据包 括衣物图像和衣物属性标签；所述第三训练数据包括衣物图像和污渍属性标签；所述第四 训练数据包括衣物图像和污渍位置标签； 使用至少一组所述第一训练数据对所述目标检测网络进行训练； 使用至少一组所述第二训练数据对所述第一子网络进行训练； 使用至少一组所述第三训练数据对所述第二子网络进行训练； 使用至少一组所述第四训练数据对所述实例分割网络进行训练。 进一步地，深度学习模型训练方法还包括以下步骤： 在完成对所述目标检测网络的训练后，固定所述目标检测网络的参数； 在完成对所述目标检测网络、第一子网络、第二子网络和实例分割网络的训练后， 解除固定所述目标检测网络的参数。 进一步地，深度学习模型训练方法还包括以下步骤： 对所述目标检测网络、第一子网络、第二子网络和实例分割网络进行协同训练。 进一步地，所述对所述目标检测网络、第一子网络、第二子网络和实例分割网络进 行协同训练，具体包括以下至少一个步骤： 使用至少一组所述第一训练数据对所述目标检测网络进行训练； 使用至少一组所述第二训练数据对所述第一子网络进行训练； 4 CN 111598141 A 说　明　书 2/8 页 使用至少一组所述第三训练数据对所述第二子网络进行训练； 使用至少一组所述第四训练数据对所述实例分割网络进行训练。 另一方面，本发明实施例还包括一种衣物洗涤方法，包括以下步骤： 获取待洗涤衣物的衣物图像； 将所述衣物图像输入到深度学习模型；所述深度学习模型经过实施例所述的训练 方法训练； 获取所述深度学习模型处理得到的衣物属性、污渍属性和污渍位置； 根据所述衣物属性、污渍属性和污渍位置所形成的组合，输出相应的工作参数； 根据所选定的所述工作参数进行衣物洗涤。 进一步地，所述工作参数包括洗涤剂的类型、洗涤剂的用量和洗涤剂的投放位置。 另一方面，本发明实施例还包括一种衣物洗涤装置，包括： 数据采集模块，用于获取待洗涤衣物的衣物图像； 计算模块，用于将所述衣物图像发送到服务端，接收所述服务端处理得到的衣物 属性、污渍属性和污渍位置，或者运行深度学习模型对所述衣物图像进行计算并预测处理， 从而得到衣物属性、污渍属性和污渍位置，以及用于根据所述衣物属性、污渍属性和污渍位 置所形成的组合，输出相应的工作参数；所述服务端通过运行深度学习模型对所述衣物图 像进行类别预测，所述深度学习模型经过实施例所述的训练方法训练； 执行模块，用于根据所述计算模块输出的所述工作参数进行衣物洗涤。 另一方面，本发明实施例还包括一种衣物洗涤系统，包括： 实施例所述的衣物洗涤装置； 服务端，与所述衣物洗涤装置连接，用于通过运行深度学习模型对所述衣物图像 进行处理，所述深度学习模型经过实施例所述的训练方法训练。 另一方面，本发明实施例还包括一种计算机装置，包括存储器和处理器，所述存储 器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行本发明实施例中 的深度学习模型训练方法和/或衣物洗涤方法。 另一方面，本发明实施例还包括一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令， 所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行本发明实施例中的深度学习模型训 练方法和/或衣物洗涤方法。 本发明的有益效果包括：本发明的一些实施例中，训练所得的深度学习模型可以 同时识别衣物图像的衣物属性、污渍属性和污渍位置等信息，这些信息可以作为衣物洗涤 流程当中的基础数据，从而为衣物洗涤流程中所使用的工作参数提供良好参考。由于从衣 物图像中识别出的信息除了包括污渍属性和污渍位置等与去污有关的信息外，还包括衣物 属性等与衣物保护有关的信息，因此根据本实施例中的深度学习模型处理得到的信息选择 衣物洗涤工作参数进行衣物洗涤，除了能够达到良好的去污效果，还能达到良好的衣物保 护效果，即达到更好的综合衣物洗涤效果。 本发明的另外一些实施例中，基于深度学习模型的衣物洗涤装置和衣物洗涤系统 除了能够达到良好的去污效果，还能达到良好的衣物保护效果，即达到更好的综合衣物洗 涤效果。 5 CN 111598141 A 说　明　书 3/8 页 附图说明 图1为本发明实施例中深度学习模型的结构示意图； 图2为本发明实施例中深度学习模型训练方法的流程图； 图3为本发明实施例中衣物洗涤装置的结构示意图； 图4为本发明实施例中衣物洗涤系统的结构示意图。