[發明專利]池化方法、物體檢測方法、裝置、系統及計算機可讀介質

在審

• 申請號: 201711082008.7
• 申請日: 2017-11-06
• 公開（公告）號: CN107766865A
• 公開（公告）日: 2018-03-06
• 發明（設計）人: 王志成;俞剛
• 申請（專利權）人: 北京曠視科技有限公司;北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙)11371
• 代理人: 宋南

1.一種池化方法，其特征在于，包括：

根據目標圖像特征圖的特征值，確定截取閾值；

將目標圖像特征圖的特征值與所述截取閾值進行比較；

將目標圖像特征圖內小于所述截取閾值的特征值設置為0，其他特征值保持不變，獲得截取后的目標圖像特征圖；

對所述截取后的目標圖像特征圖進行平均值池化，得到池化后的目標圖像特征圖。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據目標圖像特征圖的特征值，確定截取閾值，具體包括：

根據所述目標圖像特征圖的特征值的平均值及標準差，確定所述截取閾值。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標圖像特征圖的特征值的平均值及標準差，確定所述截取閾值，具體包括：

求取目標圖像特征圖的特征值的平均值μ；

求取所述目標圖像特征圖的特征值的標準差σ；

獲得截取閾值A＝μ+1.5σ。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述截取后的目標圖像特征圖進行平均值池化，得到池化后的目標圖像特征圖，具體包括：

在所述截取后的目標圖像特征圖中，將n*m矩陣區域內的特征值劃分為一個池化區；

求取每個所述池化區的平均值，由所述平均值組成所述池化后的目標圖像特征圖。

5.一種物體檢測方法，其特征在于，包括：

對輸入圖像進行多層卷積處理，獲得多個特征圖；

利用如權利要求1至4任一項所述的池化方法對所述特征圖進行池化處理，得到多個低層次特征圖和高層次特征圖；

將所述低層次特征圖和所述高層次特征圖進行拼接，生成拼接特征圖；

對所述拼接特征圖進行物體分類，得到物體分類結果。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在所述利用如權利要求1至4任一項所述的池化方法對所述特征圖進行池化處理之后，還包括：

對池化處理后的特征圖進行正則化處理。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述拼接特征圖進行物體分類，得到物體分類結果，具體包括：

對所述拼接特征圖進行卷積處理，得到候選框區域；

對所述候選框區域進行池化處理，得到池化結果；

將所述池化結果輸入到分類網絡，得到所述物體分類結果。

8.一種池化裝置，其特征在于，包括：

閾值確定模塊，用于根據目標圖像特征圖的特征值，確定截取閾值；

對比模塊，用于將目標圖像特征圖的特征值與所述截取閾值進行比較；

特征圖獲取模塊，用于將目標圖像特征圖內小于所述截取閾值的特征值設置為0，其他特征值保持不變，獲得截取后的目標圖像特征圖；

均值池化模塊，用于對所述截取后的目標圖像特征圖進行平均值池化，得到池化后的目標圖像特征圖。

9.一種物體檢測裝置，其特征在于，包括：

卷積模塊，用于對輸入圖像進行多層卷積處理，獲得多個特征圖；

如權利要求8所述的池化裝置，用于對所述特征圖進行池化處理，得到多個低層次特征圖和高層次特征圖；

拼接模塊，用于將所述低層次特征圖和所述高層次特征圖進行拼接，生成拼接特征圖；

分類模塊，用于對所述拼接特征圖進行物體分類，得到物體分類結果。

10.一種物體檢測系統，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器上存儲有可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述權利要求5-7任一項所述的方法的步驟。

11.一種具有處理器可執行的非易失的程序代碼的計算機可讀介質，其特征在于，所述程序代碼使所述處理器執行所述權利要求5-7任一所述方法。