[發(fā)明專利]目標檢測方法、裝置、電子設備以及存儲介質

在審

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• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112307976A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發(fā)明（設計）人: 徐昇;張濱;馮原;辛穎;王曉迪;韓樹民;劉靜偉;毛明遠;林書妃;苑鵬程;彭巖;龍翔
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市漢坤律師事務所 11602
• 代理人: 姜浩然;吳麗麗

1.一種目標檢測方法，包括：

基于待檢測圖像確定分別用于至少兩個目標檢測器的至少兩個輸入圖像，其中所述至少兩個目標檢測器具有互不相同的骨架網絡，

對于所述至少兩個目標檢測器中的每個目標檢測器，

利用該目標檢測器的骨架網絡對該目標檢測器的輸入圖像進行處理，以得到用于該輸入圖像的不同尺寸的至少兩個圖像特征；

基于不同尺寸的至少兩個圖像特征確定該目標檢測器的候選檢測結果；

對所述至少兩個目標檢測器的候選檢測結果進行融合，以得到所述待檢測圖像的目標檢測結果。

2.如權利要求1所述的目標檢測方法，其中，基于待檢測圖像確定分別用于至少兩個目標檢測器的至少兩個輸入圖像包括：

針對所述至少兩個目標檢測器中的每個目標檢測器，基于隨機確定的變換比例對所述待檢測圖像進行尺度變換，以得到用于該目標檢測器的輸入圖像。

3.如權利要求2所述的目標檢測方法，其中所述變換比例是0.5倍、1.0倍或1.5倍。

4.如權利要求1所述的目標檢測方法，其中，所述骨架網絡包括多級的卷積網絡，各級的卷積網絡輸出不同尺寸的特征圖，

利用該目標檢測器的骨架網絡對該目標檢測器的輸入圖像進行處理，以得到用于該輸入圖像的不同尺寸的至少兩個圖像特征包括：

將所述骨架網絡中至少兩級卷積網絡輸出的特征圖確定為所述不同尺寸的至少兩個圖像特征。

5.如權利要求4所述的目標檢測方法，其中，所述骨架網絡是ResNet網絡、Res2Net網絡、ResNeXt網絡或SENet網絡。

6.如權利要求5所述的目標檢測方法，其中，基于不同尺寸的至少兩個圖像特征確定所述該目標檢測器的候選檢測結果包括：

對所述不同尺寸的至少兩個圖像特征進行融合，以得到用于該輸入圖像的檢測特征；

利用區(qū)域建議網絡對所述檢測特征進行處理，以得到該目標檢測器的候選檢測結果。

7.如權利要求6所述的目標檢測方法，其中，所述不同尺寸的至少兩個圖像特征包括第一尺寸的第一圖像特征、第二尺寸的第二圖像特征以及第三尺寸的第三圖像特征，所述第一尺寸小于所述第二尺寸，所述第二尺寸小于所述第三尺寸，

對所述不同尺寸的至少兩個圖像特征進行融合，以得到用于該輸入圖像的檢測特征包括：

對所述第一圖像特征進行上采樣操作，以得到第二尺寸的上采樣后的第一圖像特征；

對所述第二圖像特征和所述上采樣后的第一圖像特征進行加和，以得到第一融合特征；

對所述第一融合特征進行上采樣操作，以得到第三尺寸的上采樣后的第一融合特征；

對所述第三圖像特征和所述上采樣后的第一融合特征進行加和，以得到第二融合特征，

基于所述第一融合特征和所述第二融合特征確定該輸入圖像的檢測特征。

8.如權利要求7所述的目標檢測方法，其中，基于所述第一融合特征和所述第二融合特征確定該輸入圖像的檢測特征包括：

將所述第一融合特征和所述第二融合特征確定為該輸入圖像的檢測特征。

9.如權利要求7所述的目標檢測方法，其中，基于所述第一融合特征和所述第二融合特征確定該輸入圖像的檢測特征包括：

對所述第二融合特征進行下采樣操作，以得到第二尺寸的下采樣的第二融合特征，

對所述第一融合特征和所述下采樣的第二融合特征進行加和，以得到第三融合特征，

將所述第三融合特征確定為該輸入圖像的檢測特征。

10.如權利要求7所述的目標檢測方法，其中，所述上采樣操作包括利用Carafe網絡實現上采樣。

11.如權利要求9所述的目標檢測方法，其中，所述下采樣操作包括利用可變形卷積實現下采樣。