[發明專利]目標檢測方法、裝置和計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201811143927.5
• 申請日: 2018-09-29
• 公開（公告）號: CN109325538B
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 葉韻;呂曉磊
• 申請（專利權）人: 北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 中國貿促會專利商標事務所有限公司 11038
• 代理人: 孫玉;劉劍波

1.一種目標檢測方法，包括：

識別訓練樣本圖片中標注的目標的類別，其中，不同的訓練樣本中只標注了部分類別的目標；

根據所述訓練樣本圖片中標注的目標的類別，將目標檢測模型中特征提取子網絡中輸出的所述訓練樣本圖片的特征，輸入所述類別對應的目標檢測子網絡，以對所述目標檢測模型進行訓練，所述目標檢測模型包括特征提取子網絡和多個類別對應的不同目標檢測子網絡，其中，根據訓練樣本圖片中標注目標的類別的交集中包含最少類別的交集確定目標檢測子網絡對應的類別，至少一個目標檢測子網絡對應所述多個類別中的至少兩個類別；

將待檢測圖片輸入訓練完成的所述目標檢測模型，以檢測出所述待檢測圖片中的目標；

其中，所述待檢測圖片中的目標包括：各個目標的位置和各個目標的所屬類別的置信度；在檢測出所述待檢測圖片中多個類別目標的位置重合的情況下，根據多個目標所屬類別的置信度，確定該位置的目標所屬類別。

2.根據權利要求1所述的目標檢測方法，其中，

所述對所述目標檢測模型進行訓練包括：

根據所述訓練樣本圖片中的標注信息和所述類別對應的目標檢測子網絡輸出的所述訓練樣本圖片的目標檢測結果，對所述類別對應的目標檢測子網絡和所述特征提取子網絡中的權重進行調整；

直至各個類別對應的目標檢測子網絡輸出的目標檢測結果和所述訓練樣本圖片中的標注信息的誤差達到預設誤差范圍，得到訓練完成的目標檢測模型。

3.根據權利要求1所述的目標檢測方法，其中，

所述將待檢測圖片輸入訓練完成的所述目標檢測模型，以檢測出所述待檢測圖片中的目標包括：

將待檢測圖片輸入訓練完成的所述目標檢測模型的特征提取子網絡，提取所述待檢測圖片的特征；

將所述待檢測圖片的特征輸入目標檢測子網絡；

根據目標檢測子網絡的輸出結果，確定所述待檢測圖片中的目標。

4.根據權利要求3所述的目標檢測方法，其中，

所述根據各個類別對應的目標檢測子網絡的輸出結果，確定所述待檢測圖片中目標的位置和目標的類別包括：

根據各個類別對應的目標檢測子網絡分別輸出的所述待檢測圖片中屬于本類別的目標的位置和目標所屬類別為本類別的置信度，確定所述待檢測圖片中目標的位置和目標的類別。

5.根據權利要求3所述的目標檢測方法，其中，

所述將所述待檢測圖片的特征輸入目標檢測子網絡包括：

在所述待檢測圖片被設置了待檢測目標的情況下，將所述待檢測圖片的特征輸入所述待檢測目標所屬類別對應的目標檢測子網絡中。

6.一種目標檢測裝置，包括：

標注識別模塊，用于識別訓練樣本圖片中標注的目標的類別，其中，不同的訓練樣本中只標注了部分類別的目標；

訓練模塊，用于根據所述訓練樣本圖片中標注的目標的類別，將目標檢測模型中特征提取子網絡中輸出的所述訓練樣本圖片的特征，輸入所述類別對應的目標檢測子網絡，以對所述目標檢測模型進行訓練，所述目標檢測模型包括特征提取子網絡和多個類別對應的不同目標檢測子網絡，其中，根據訓練樣本圖片中標注目標的類別的交集中包含最少類別的交集確定目標檢測子網絡對應的類別，至少一個目標檢測子網絡對應所述多個類別中的至少兩個類別；

目標檢測模塊，用于將待檢測圖片輸入訓練完成的所述目標檢測模型，以檢測出所述待檢測圖片中的目標；

其中，所述待檢測圖片中的目標包括：各個目標的位置和各個目標的所屬類別的置信度，所述目標檢測模塊用于在檢測出所述待檢測圖片中多個類別目標的位置重合的情況下，根據多個目標所屬類別的置信度，確定該位置的目標所屬類別。

7.根據權利要求6所述的目標檢測裝置，其中，

所述訓練模塊用于根據所述訓練樣本圖片中的標注信息和所述類別對應的目標檢測子網絡輸出的所述訓練樣本圖片的目標檢測結果，對所述類別對應的目標檢測子網絡和所述特征提取子網絡中的權重進行調整；直至各個類別對應的目標檢測子網絡輸出的目標檢測結果和所述訓練樣本圖片中的標注信息的誤差達到預設誤差范圍，得到訓練完成的目標檢測模型。