[發(fā)明專利]用于檢測目標(biāo)的方法和裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810054603.8
• 申請日: 2018-01-19
• 公開（公告）號: CN108229575A
• 公開（公告）日: 2018-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 杜康
• 申請（專利權(quán)）人: 百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11204
• 代理人: 王達(dá)佐;馬曉亞

本申請實(shí)施例公開了用于檢測目標(biāo)的方法和裝置。該方法的一具體實(shí)施方式包括：獲取待檢測圖像；對待檢測圖像進(jìn)行語義分割，得到掩膜圖像；融合待檢測圖像和掩膜圖像，得到融合圖像；將融合圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型，得到與待檢測圖像對應(yīng)的檢測結(jié)果圖像，其中，檢測結(jié)果圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)包括區(qū)域信息和N個(gè)置信度，每個(gè)像素點(diǎn)的區(qū)域信息用于指示待檢測圖像中與該像素點(diǎn)相對應(yīng)的區(qū)域，每個(gè)像素點(diǎn)的N個(gè)置信度用于表征待檢測圖像中與該像素點(diǎn)相對應(yīng)的區(qū)域存在預(yù)設(shè)N種目標(biāo)中每種目標(biāo)的置信度，目標(biāo)檢測模型用于表征圖像與圖像對應(yīng)的檢測結(jié)果圖像之間的對應(yīng)關(guān)系。該實(shí)施方式提高了目標(biāo)檢測的速度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請實(shí)施例涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及用于檢測目標(biāo)的方法和裝置。

背景技術(shù)

圖像目標(biāo)檢測，即檢測出圖像中所包括的目標(biāo)的類別和/或位置信息。現(xiàn)有的圖像目標(biāo)檢測方法通常直接在待檢測的原始圖像中進(jìn)行檢測。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實(shí)施例提出了用于檢測目標(biāo)的方法和裝置。

第一方面，本申請實(shí)施例提供了一種用于檢測目標(biāo)的方法，該方法包括：獲取待檢測圖像；對待檢測圖像進(jìn)行語義分割，得到掩膜圖像，其中，掩膜圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)包括N個(gè)初始置信度，每個(gè)像素點(diǎn)的N個(gè)初始置信度用于表征待檢測圖像中與該像素點(diǎn)相對應(yīng)的區(qū)域存在預(yù)設(shè)N種目標(biāo)中每種目標(biāo)的初始置信度，N為正整數(shù)；融合待檢測圖像和掩膜圖像，得到融合圖像；將融合圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型，得到與待檢測圖像對應(yīng)的檢測結(jié)果圖像，其中，檢測結(jié)果圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)包括區(qū)域信息和N個(gè)置信度，每個(gè)像素點(diǎn)的區(qū)域信息用于指示待檢測圖像中與該像素點(diǎn)相對應(yīng)的區(qū)域，每個(gè)像素點(diǎn)的N個(gè)置信度用于表征待檢測圖像中與該像素點(diǎn)相對應(yīng)的區(qū)域存在預(yù)設(shè)N種目標(biāo)中每種目標(biāo)的置信度，目標(biāo)檢測模型用于表征圖像與圖像對應(yīng)的檢測結(jié)果圖像之間的對應(yīng)關(guān)系。

在一些實(shí)施例中，對待檢測圖像進(jìn)行語義分割，得到掩膜圖像，包括：將待檢測圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到與待檢測圖像對應(yīng)的特征圖像，其中，第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于提取圖像特征；對特征圖像進(jìn)行語義分割，得到掩膜圖像。

在一些實(shí)施例中，對特征圖像進(jìn)行語義分割，得到掩膜圖像，包括：將特征圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到掩膜圖像，其中，第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于對圖像進(jìn)行語義分割。

在一些實(shí)施例中，融合待檢測圖像和掩膜圖像，得到融合圖像，包括：融合特征圖像和掩膜圖像，得到融合圖像。

在一些實(shí)施例中，融合特征圖像和掩膜圖像，得到融合圖像，包括：將特征圖像和掩膜圖像對應(yīng)像素點(diǎn)的數(shù)據(jù)的乘積作為融合圖像中對應(yīng)像素點(diǎn)的數(shù)據(jù)；或者將對特征圖像中的像素點(diǎn)按照掩膜圖像中的對應(yīng)像素點(diǎn)的N個(gè)初始置信度進(jìn)行閾值截?cái)嗪蟮臄?shù)據(jù)作為融合圖像中對應(yīng)像素點(diǎn)的數(shù)據(jù)；或者將特征圖像中的像素點(diǎn)所包括的數(shù)據(jù)和掩膜圖像中對應(yīng)像素點(diǎn)所包括的N個(gè)初始置信度作為融合圖像中對應(yīng)像素點(diǎn)的數(shù)據(jù)。

在一些實(shí)施例中，將融合圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型，得到與待檢測圖像對應(yīng)的檢測結(jié)果圖像，包括：將融合圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的第三卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到與待檢測圖像對應(yīng)的檢測結(jié)果圖像，其中，第三卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于檢測圖像中的目標(biāo)。