[發(fā)明專利]自動檢測圖像中用戶所請求的對象

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• 申請日: 2020-04-07
• 公開（公告）號: CN112287157A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發(fā)明（設計）人: S·科恩;林哲;凌明陽
• 申請（專利權）人: 奧多比公司
• 主分類號: G06F16/583
• 分類號: G06F16/583;G06F16/538;G06F16/55;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 酆迅

1.一種存儲指令的非瞬態(tài)計算機可讀介質，所述指令在由至少一個處理器執(zhí)行時，使計算設備：

標識查詢，所述查詢包括在一個或多個數字圖像中待檢測的查詢對象；

確定所述查詢對象是否與已知對象類別相對應；

基于確定所述查詢對象與所述已知對象類別相對應，利用已知對象類別檢測模型來檢測所述一個或多個數字圖像內的所述查詢對象；

基于確定所述查詢對象不與所述已知對象類別相對應，利用概念嵌入模型來檢測所述一個或多個數字圖像內的所述查詢對象；以及

響應于所述查詢，提供在所述一個或多個數字圖像中所檢測的查詢對象的指示。

2.根據權利要求1所述的非瞬態(tài)計算機可讀介質，其中所述指令在由所述至少一個處理器執(zhí)行時，使所述計算設備通過以下步驟，利用所述已知對象類別檢測模型來檢測所述一個或多個數字圖像內的所述查詢對象：

利用區(qū)域建議神經網絡來檢測所述一個或多個數字圖像中的潛在對象；以及

生成有關所述潛在對象的近似邊界。

3.根據權利要求2所述的非瞬態(tài)計算機可讀介質，其中所述指令在由所述至少一個處理器執(zhí)行時，使所述計算設備通過利用對象分類神經網絡針對所述潛在對象生成對象標記，利用所述已知對象類別檢測模型來檢測所述一個或多個數字圖像內的所述查詢對象。

4.根據權利要求3所述的非瞬態(tài)計算機可讀介質，其中所述指令在由所述至少一個處理器執(zhí)行時，使所述計算設備通過確定一個或多個潛在對象的對象標記對應于與所述查詢對象相對應的查詢對象類別，利用所述已知對象類別檢測模型來檢測所述一個或多個數字圖像內的所述查詢對象。

5.根據權利要求4所述的非瞬態(tài)計算機可讀介質，還包括在由所述至少一個處理器執(zhí)行時，使所述計算設備執(zhí)行以下步驟的指令：利用對象掩模模型針對所述查詢對象的每個所檢測的實例生成對象掩模。

6.根據權利要求3所述的非瞬態(tài)計算機可讀介質，還包括在由所述至少一個處理器執(zhí)行時，使所述計算設備執(zhí)行以下步驟的指令：

確定至少一個潛在對象的對象標記不與所述查詢對象相對應；以及

基于所述至少一個潛在對象的所述對象標記不與所述查詢對象相對應，濾除所述至少一個潛在對象。

7.根據權利要求1所述的非瞬態(tài)計算機可讀介質，其中所述指令在由所述至少一個處理器執(zhí)行時，使所述計算設備通過以下步驟，利用所述概念嵌入模型來檢測所述一個或多個數字圖像內的所述查詢對象：

共同利用區(qū)域建議神經網絡和概念嵌入神經網絡來檢測所述一個或多個數字圖像中的潛在對象；以及

在所述潛在對象周圍生成近似邊界。

8.根據權利要求7所述的非瞬態(tài)計算機可讀介質，其中所述指令在由所述至少一個處理器執(zhí)行時，使所述計算設備通過以下步驟，利用所述概念嵌入模型來檢測所述一個或多個數字圖像內的所述查詢對象：

利用概念嵌入神經網絡，相對于所述查詢對象，針對所述潛在對象中的每個潛在對象生成相關性得分；以及

基于所述相關性得分，選擇所述多個潛在對象中的至少一個潛在對象作為所述查詢對象的實例。

9.根據權利要求8所述的非瞬態(tài)計算機可讀介質，其中所述指令在由所述至少一個處理器執(zhí)行時，使所述計算設備通過利用概念嵌入神經網絡針對所述潛在對象中的每個潛在對象生成圖像嵌入，利用所述概念嵌入模型來檢測所述一個或多個數字圖像內的所述查詢對象。

10.根據權利要求9所述的非瞬態(tài)計算機可讀介質，其中所述指令在由所述至少一個處理器執(zhí)行時，使所述計算設備通過利用概念嵌入神經網絡針對所述查詢對象生成主題嵌入，利用所述概念嵌入模型來檢測所述一個或多個數字圖像內的所述查詢對象。