[發明專利]一種目標對象檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202010203469.0
• 申請日: 2020-03-20
• 公開（公告）號: CN113496513A
• 公開（公告）日: 2021-10-12
• 發明（設計）人: 陳磊;錢祺
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73
• 代理公司: 北京清源匯知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11644
• 代理人: 馮德魁;張艷梅

本申請公開了一種目標對象檢測方法，包括：獲取包含目標對象的待檢測圖像；將所述待檢測圖像輸入到目標對象檢測模型中，獲得所述目標對象在所述待檢測圖像中的位置信息；其中，所述目標對象檢測模型用于使用無錨點定位方法從所述待檢測圖像中獲得與所述目標對象對應的前景像素的位置信息，獲取與所述前景像素的位置信息對應的目標錨點，以及根據所述目標錨點獲得所述目標對象在所述待檢測圖像中的位置信息。所述方法既可以減輕待檢測圖像中的前景和背景的不平衡問題，又可以增加檢測結果的準確率。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，具體涉及目標對象檢測方法、裝置、電子設備及存儲設備。本申請同時涉及一種目標對象檢測模型的獲得方法、裝置、電子設備及存儲設備。

背景技術

隨著計算機技術的不斷發展，基于深度學習的目標對象檢測方法被廣泛應用于各個領域，例如，在導航領域，通過目標對象檢測方法識別圖像傳感器拍攝的車輛對象，以對車輛對象進行跟隨；又例如，在商品交易平臺中，通過目標對象檢測方法識別用戶上傳的圖像或視頻資源中包括的商品對象，從而向用戶提供與商品對象對應的匹配商品對象等。

目標對象檢測方法一般分為：一階段(OneStage)目標對象檢測方法和二階段(TwoStages)目標對象檢測方法，其中，由于一階段目標對象檢測方法在針對待檢測圖像進行檢測時，不需要在檢測對象中選擇候選區域，而是直接根據待檢測圖像輸出檢測結果，因此其具有檢測速度相對較快的優點，基于該優點，一階段目標對象檢測方法被廣泛應用于需要對檢測結果進行及時響應的領域，例如，在商品交易平臺中，通過一階段目標對象檢測方法快速的向用戶提供與其上傳的圖像對象所包含的商品對象對應的匹配商品對象。

目前的一階段目標對象檢測方法或是基于錨點的檢測方法，例如，YoloV2、SSD、RetinaNet等，或是無錨點的檢測方法，例如，FSAF、FCOS、CornerNet、CenterNet等。然而，基于錨點的檢測方法無論是在其分類分支(ClassSubnets)子任務還是檢測分支(DetectionSubnets)子任務中都使用到了錨點，這樣會加劇前景和背景的不平衡問題；而無錨點的檢測方法雖然在分類分支和回歸分支(RegressionSubnets)中不需要使用錨點，但卻會增加回歸分支的困難，影響檢測準確率。因此，現有技術的一階段目標對象檢測方法存在不能兼顧待檢測圖像中的前景和背景的平衡問題以及增加檢測準確率的問題。

發明內容

本申請實施例提供一種目標對象檢測方法，以解決現有技術的一階段目標對象檢測方法存在的不能兼顧待檢測圖像中的前景和背景的平衡問題以及增加檢測準確率的問題。

本申請實施例提供一種目標對象檢測方法，包括：

獲取包含目標對象的待檢測圖像；

將所述待檢測圖像輸入到目標對象檢測模型中，獲得所述目標對象在所述待檢測圖像中的位置信息；

其中，所述目標對象檢測模型用于使用無錨點定位方法從所述待檢測圖像中獲得與所述目標對象對應的前景像素的位置信息，獲取與所述前景像素的位置信息對應的目標錨點，以及根據所述目標錨點獲得所述目標對象在所述待檢測圖像中的位置信息。

可選的，所述將所述待檢測圖像輸入到目標對象檢測模型中，獲得所述目標對象在所述待檢測圖像中的位置信息，包括：

獲取所述待檢測圖像的多尺度特征信息；

根據所述無錨點定位方法和所述待檢測圖像的多尺度特征信息，獲得與所述目標對象對應的前景像素的位置信息；

根據預設的錨點信息，獲取與所述前景像素的位置信息對應的至少一個目標錨點；

根據所述至少一個目標錨點，獲得所述目標對象在所述待檢測圖像中的位置信息。

可選的，所述獲取所述待檢測圖像的多尺度特征信息，包括：