[發明專利]目標檢測和區域分割方法、裝置和計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201710637883.0
• 申請日: 2017-07-31
• 公開（公告）號: CN109325385A
• 公開（公告）日: 2019-02-12
• 發明（設計）人: 鄒進屹;鐘誠;王剛;劉殿超
• 申請（專利權）人: 株式會社理光
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/34;G06N3/08
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 張曉明

1.一種基于卷積神經網絡的多任務目標檢測和區域分割方法，包括：

基于輸入的圖像，由基本卷積網絡獲取基本卷積特征；

基于所述基本卷積特征，由目標檢測網絡輸出目標檢測結果；以及

基于所述基本卷積特征，由區域分割網絡輸出區域分割結果。

2.如權利要求1所述的多任務目標檢測和區域分割方法，其中，所述目標檢測網絡包括區域建議子網絡和目標檢測子網絡，所述基于所述基本卷積特征，由目標檢測網絡輸出目標檢測結果包括：

基于所述基本卷積特征，由所述區域建議子網絡獲取候選目標區域；以及

基于所述基本卷積特征，由所述目標檢測子網絡在所述候選目標區域中檢測目標，并且輸出所述目標檢測結果。

3.如權利要求2所述的多任務目標檢測和區域分割方法，其中，所述區域分割網絡是全卷積網絡，所述基于所述基本卷積特征，由區域分割網絡輸出區域分割結果包括：

基于所述基本卷積特征，生成代表每個像素點所屬類別的熱力圖；以及

對所述熱力圖執行上采樣，生成指示所述輸入的圖像中不同區域的所述區域分割結果。

4.如權利要求1到3的任一項所述的多任務目標檢測和區域分割方法，還包括：預先訓練所述目標檢測網絡和所述區域分割網絡，其中，所述預先訓練所述目標檢測網絡和所述區域分割網絡包括：

獲取標注有訓練目標和訓練區域的圖像；

同時訓練所述目標檢測網絡和所述區域分割網絡，調整網絡參數，直到整體損失函數滿足收斂條件，

其中，所述整體損失函數是所述目標檢測網絡和所述區域分割網絡各自的損失函數的加權和。

5.如權利要求1到3的任一項所述的多任務目標檢測和區域分割方法，還包括：

通過共享基本卷積特征，同時獲取并且融合所述目標檢測結果和所述區域分割結果。

6.一種基于卷積神經網絡的多任務目標檢測和區域分割裝置，包括：

基本卷積網絡單元，用于基于輸入的圖像，獲取基本卷積特征；

目標檢測網絡單元，用于基于所述基本卷積特征，輸出目標檢測結果；以及

區域分割網絡單元，用于基于所述基本卷積特征，輸出區域分割結果。

7.如權利要求6所述的多任務目標檢測和區域分割裝置，其中，所述目標檢測網絡單元包括區域建議子網絡單元和目標檢測子網絡單元，

所述區域建議子網絡單元基于所述基本卷積特征，獲取候選目標區域；以及

所述目標檢測子網絡單元基于所述基本卷積特征，在所述候選目標區域中檢測目標，并且輸出所述目標檢測結果。

8.如權利要求7所述的多任務目標檢測和區域分割裝置，其中，所述區域分割網絡單元利用全卷積網絡，基于所述基本卷積特征，生成代表每個像素點所屬類別的熱力圖；以及對所述熱力圖執行上采樣，生成指示所述輸入的圖像中不同區域的所述區域分割結果。

9.如權利要求6到8的任一項所述的多任務目標檢測和區域分割裝置，還包括訓練單元，用于預先訓練所述目標檢測網絡單元和所述區域分割網絡單元，

其中，所述訓練單元獲取標注有訓練目標和訓練區域的圖像；同時訓練所述目標檢測網絡單元和所述區域分割網絡單元，調整網絡參數，直到整體損失函數滿足收斂條件，

其中，所述整體損失函數是所述目標檢測網絡和所述區域分割網絡各自的損失函數的加權和。

10.如權利要求6到8的任一項所述的多任務目標檢測和區域分割裝置，還包括融合處理單元，用于通過共享基本卷積特征，同時獲取并且融合所述目標檢測結果和所述區域分割結果。

11.一種基于卷積神經網絡的多任務目標檢測和區域分割裝置，包括：

處理器；以及

存儲器，配置為存儲計算機程序指令；

其中，在所述計算機程序指令被所述處理器運行時，執行如權利要求1到5的任一項所述的多任務目標檢測和區域分割方法。

12.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序指令，其中，所述計算機程序指令被處理器運行時，使得所述處理器執行如權利要求1到5的任一項所述的多任務目標檢測和區域分割方法。