[發(fā)明專利]一種圖像對象檢測方法、裝置以及計算機可讀存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010164440.6
• 申請日: 2020-03-11
• 公開（公告）號: CN111008622B
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宋奕兵;劉威
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強;杜維

1.一種圖像對象檢測方法，其特征在于，包括：

獲取包含檢測對象的樣本圖像；所述樣本圖像中包括所述檢測對象的位置標(biāo)簽信息；

通過原始檢測模型預(yù)測所述樣本圖像中所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域；

根據(jù)所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域?qū)?yīng)的區(qū)域預(yù)測置信度與所述樣本圖像的全局圖像特征之間的梯度信息，確定所述檢測對象在所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域中的預(yù)測位置分布；

獲取所述預(yù)測位置分布與中心位置分布之間的位置分布差異；所述中心位置分布為所述檢測對象在實際圖像區(qū)域中的位置分布；所述實際圖像區(qū)域為所述樣本圖像中所述位置標(biāo)簽信息所指示的所述檢測對象的所在圖像區(qū)域；

根據(jù)所述位置分布差異得到分布差異損失，基于所述分布差異損失、所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域以及所述位置標(biāo)簽信息，修正所述原始檢測模型的模型參數(shù)，得到用于識別圖像中的對象所在位置的檢測模型；所述分布差異損失用于使所述預(yù)測位置分布趨近于所述中心位置分布；所述分布差異損失用于提高所述原始檢測模型針對所述檢測對象的關(guān)注度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述分布差異損失、所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域以及所述位置標(biāo)簽信息，修正所述原始檢測模型的模型參數(shù)，得到用于識別圖像中的對象所在位置的檢測模型，包括：

基于所述分布差異損失、所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域以及所述位置標(biāo)簽信息，修正所述原始檢測模型的模型參數(shù)，得到第一修正檢測模型；

基于所述第一修正檢測模型，得到所述預(yù)測對象圖像區(qū)域?qū)?yīng)的修正對象圖像區(qū)域；

當(dāng)所述修正對象圖像區(qū)域與所述位置標(biāo)簽信息所指示的圖像區(qū)域之間的區(qū)域位置差異小于收斂區(qū)域位置差異時，將所述第一修正檢測模型確定為所述檢測模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述樣本圖像中還包括所述檢測對象的對象類型標(biāo)簽；

所述通過原始檢測模型預(yù)測所述樣本圖像中所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域，包括：

通過所述原始檢測模型提取所述樣本圖像對應(yīng)的所述全局圖像特征；

根據(jù)所述全局圖像特征，預(yù)測所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域，根據(jù)所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域預(yù)測所述檢測對象對應(yīng)的預(yù)測對象類型；

則，所述基于所述分布差異損失、所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域以及所述位置標(biāo)簽信息，修正所述原始檢測模型的模型參數(shù)，得到用于識別圖像中的對象所在位置的檢測模型，包括：

基于所述分布差異損失、所述對象類型標(biāo)簽、所述預(yù)測對象類型、所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域以及所述位置標(biāo)簽信息，修正所述原始檢測模型的模型參數(shù)，得到第二修正檢測模型；

基于所述第二修正檢測模型得到所述位置分布差異對應(yīng)的修正位置分布差異；

當(dāng)所述修正位置分布差異對應(yīng)的差異損失值小于收斂差異損失值時，將所述第二修正檢測模型確定為所述檢測模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域預(yù)測所述檢測對象對應(yīng)的預(yù)測對象類型，包括：

根據(jù)所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域，分別獲取所述檢測對象針對每種目標(biāo)對象類型的初始預(yù)測置信度；

將具有最高數(shù)值的初始預(yù)測置信度的目標(biāo)對象類型，確定為所述檢測對象對應(yīng)的所述預(yù)測對象類型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域，分別獲取所述檢測對象針對每種目標(biāo)對象類型的初始預(yù)測置信度，包括：

從所述全局圖像特征中，獲取所述檢測對象所在的預(yù)測對象圖像區(qū)域?qū)?yīng)的局部圖像特征；

根據(jù)所述局部圖像特征，獲取所述檢測對象分別針對所述每種目標(biāo)對象類型的初始預(yù)測置信度。