[發(fā)明專(zhuān)利]圖像檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010478424.4
• 申請(qǐng)日: 2020-05-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111640103A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-09-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王康康
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00;G06T7/73
• 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

1.一種圖像檢測(cè)方法，包括：

將待檢測(cè)圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的多任務(wù)檢測(cè)模型，其中，所述多任務(wù)檢測(cè)模型包括位置檢測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)和屬性預(yù)測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)；

利用所述位置檢測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行處理，得到所述待檢測(cè)圖像中的目標(biāo)的位置；

利用所述屬性預(yù)測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行處理，得到所述待檢測(cè)圖像中的目標(biāo)的屬性；

對(duì)應(yīng)輸出所述待檢測(cè)圖像中的至少部分目標(biāo)的位置和屬性。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，位置包括目標(biāo)框的坐標(biāo)、得分和索引；以及

所述對(duì)應(yīng)輸出所述待檢測(cè)圖像中的至少部分目標(biāo)的位置和屬性，包括：

基于目標(biāo)框的得分選取所述待檢測(cè)圖像中的至少部分目標(biāo)；

使用所選取的每個(gè)目標(biāo)的目標(biāo)框的索引在所述待檢測(cè)圖像中的目標(biāo)的屬性中查找，得到所選取的每個(gè)目標(biāo)的屬性；

對(duì)應(yīng)輸出所選取的每個(gè)目標(biāo)的位置和屬性。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述多任務(wù)檢測(cè)模型的訓(xùn)練步驟包括：

獲取樣本圖像集合；

對(duì)于所述樣本圖像集合中的樣本圖像，若該樣本圖像中的目標(biāo)同時(shí)標(biāo)注位置和屬性，將該樣本圖像作為輸入，將該樣本圖像中的目標(biāo)的標(biāo)注位置和標(biāo)注目標(biāo)屬性作為輸出，訓(xùn)練所述多任務(wù)檢測(cè)模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述多任務(wù)檢測(cè)模型的訓(xùn)練步驟還包括：

若該樣本圖像中的目標(biāo)僅標(biāo)注位置，將該樣本圖像作為輸入，將該樣本圖像中的目標(biāo)的標(biāo)注位置作為輸出，訓(xùn)練所述多任務(wù)檢測(cè)模型中的位置檢測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述位置檢測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)包括位置檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)主體、坐標(biāo)分支和得分分支；以及

所述將該樣本圖像作為輸入，將該樣本圖像中的目標(biāo)的標(biāo)注位置作為輸出，訓(xùn)練所述多任務(wù)檢測(cè)模型中的位置檢測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)，包括：

將該樣本圖像輸入至所述位置檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)主體，得到該樣本圖像的位置特征；

將該樣本圖像的位置特征分別輸入至所述坐標(biāo)分支和所述得分分支，得到該樣本圖像中的目標(biāo)框的預(yù)測(cè)坐標(biāo)和預(yù)測(cè)得分；

基于該樣本圖像中的目標(biāo)框的預(yù)測(cè)坐標(biāo)和預(yù)測(cè)得分，以及目標(biāo)的標(biāo)注位置，計(jì)算位置損失函數(shù)；

基于所述位置損失函數(shù)調(diào)整所述位置檢測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述多任務(wù)檢測(cè)模型的訓(xùn)練步驟還包括：

若該樣本圖像中的目標(biāo)僅標(biāo)注屬性，將該樣本圖像作為輸入，將該樣本圖像中的目標(biāo)的標(biāo)注屬性作為輸出，訓(xùn)練所述多任務(wù)檢測(cè)模型中的屬性預(yù)測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中，所述屬性預(yù)測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)包括屬性預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)主體和屬性分支；以及

所述將該樣本圖像作為輸入，將該樣本圖像中的目標(biāo)的標(biāo)注屬性作為輸出，訓(xùn)練所述多任務(wù)檢測(cè)模型中的屬性預(yù)測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)，包括：

將該樣本圖像輸入至所述屬性預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)主體，得到該樣本圖像的屬性特征；

將該樣本圖像的屬性特征輸入至所述屬性分支，得到該樣本圖像中的目標(biāo)的預(yù)測(cè)屬性；

基于該樣本圖像中的目標(biāo)的預(yù)測(cè)屬性和標(biāo)注屬性，計(jì)算屬性損失函數(shù)；

基于所述屬性損失函數(shù)調(diào)整所述屬性預(yù)測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。

8.一種圖像檢測(cè)裝置，包括：

圖像輸入模塊，被配置成將待檢測(cè)圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的多任務(wù)檢測(cè)模型，其中，所述多任務(wù)檢測(cè)模型包括位置檢測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)和屬性預(yù)測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)；

位置檢測(cè)模塊，被配置成利用所述位置檢測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行處理，得到所述待檢測(cè)圖像中的目標(biāo)的位置；

屬性預(yù)測(cè)模塊，被配置成利用所述屬性預(yù)測(cè)分支網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行處理，得到所述待檢測(cè)圖像中的目標(biāo)的屬性；

對(duì)應(yīng)輸出模塊，被配置成對(duì)應(yīng)輸出所述待檢測(cè)圖像中的至少部分目標(biāo)的位置和屬性。