[發明專利]一種目標檢測方法、裝置、電子設備以及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110719026.1
• 申請日: 2021-06-28
• 公開（公告）號: CN113379718A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 陳松;張濱;王云浩;辛穎;馮原;王曉迪;龍翔;賈壯;彭巖;鄭弘暉;李超;谷祎;韓樹民
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京市鑄成律師事務所 11313
• 代理人: 曹遠;張建

本公開涉及人工智能領域，具體涉及計算機視覺和深度學習技術，具體可用于智慧城市和智能交通場景。具體實現方案為：獲取第一目標檢測模型，所述第一目標檢測模型為預先利用目標對比損失函數和樣本圖像，對第二目標檢測模型進行對比學習訓練獲得的模型；所述目標對比損失函數用于表示所述樣本圖像中對應相同對象預測類別的不同候選框區域之間圖像特征的差異程度；將待檢測圖像輸入到所述第一目標檢測模型，獲得針對所述待檢測圖像的檢測結果。本公開的方案，能夠使第一目標檢測模型對小樣本圖像的檢測能力以及整體的檢測能力得到提升，在使用該第一目標檢測模型對待檢測圖像檢測時，可以提升針對待檢測圖像的檢測結果的準確度。

技術領域

本公開涉及人工智能領域，具體涉及計算機視覺和圖像處理技術，具體可用于智慧城市和智能交通場景。

背景技術

目標檢測模型作為一種用于對圖像中的目標對象進行分類和/或定位的網絡模型，在計算視覺領域中起到了至關重要的作用。在使用目標檢測模型對圖像進行目標檢測的過程中，往往需要先利用樣本圖像來進行模型訓練以獲得目標檢測模型。

在利用樣本圖像來進行模型訓練以獲得目標檢測模型的過程中，由于圖像采集困難等原因，樣本圖像中往往會存在某些類別的小樣本圖像，所謂小樣本圖像為僅具有較少數量的圖像。由于小樣本圖像的數量較少，會導致通過模型訓練獲得的目標檢測模型，對小樣本圖像的檢測能力以及整體的檢測能力較差，從而降低了針對待檢測圖像的檢測結果的準確度。

發明內容

本公開提供了提供一種目標檢測方法、一種目標檢測裝置、一種電子設備、一種可讀存儲介質以及一種計算機程序產品，以提升針對待檢測圖像的檢測結果的準確度。

根據本公開的一方面，提供了一種目標檢測方法，該方法可以包括以下步驟：

獲取第一目標檢測模型，所述第一目標檢測模型為預先利用目標對比損失函數和樣本圖像，對第二目標檢測模型進行對比學習訓練獲得的模型；所述目標對比損失函數用于表示所述樣本圖像中對應相同對象預測類別的不同候選框區域之間圖像特征的差異程度；

將待檢測圖像輸入到所述第一目標檢測模型，獲得針對所述待檢測圖像的檢測結果。

根據本公開的另一方面，提供了一種目標檢測裝置，該裝置可以包括：

模型獲得模塊，用于獲取第一目標檢測模型，所述第一目標檢測模型為預先利用目標對比損失函數和樣本圖像，對第二目標檢測模型進行對比學習訓練獲得的模型；所述目標對比損失函數用于表示所述樣本圖像中對應相同對象預測類別的不同候選框區域之間圖像特征的差異程度；

檢測結果獲得模塊，用于將待檢測圖像輸入到所述第一目標檢測模型，獲得針對所述待檢測圖像的檢測結果。

根據本公開的第三方面，提供了一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及

與該至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

該存儲器存儲有可被該至少一個處理器執行的指令，該指令被該至少一個處理器執行，以使該至少一個處理器能夠執行本公開任一實施例中的方法。

根據本公開的另一方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，該計算機指令用于使計算機執行本公開任一實施例中的方法。

根據本公開的另一方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現本公開任一實施例中的方法。