[發明專利]一種置信度后處理方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210176487.3
• 申請日: 2022-02-25
• 公開（公告）號: CN114581647A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 李一清;周凱;王威
• 申請（專利權）人: 浙江啄云智能科技有限公司
• 主分類號: G06V10/22
• 分類號: G06V10/22;G06V10/24;G06V10/764;G06K9/62
• 代理公司: 北京樂知新創知識產權代理事務所(普通合伙) 11734
• 代理人: 江宇

本公開提供了一種置信度后處理方法、裝置、設備及存儲介質，方法主要包括：獲取第一類別物體的多個第一位置信息，第一位置信息為第一類別物體檢測框的位置信息；根據多個第一位置信息，計算得到第一類別物體的短長比概率分布函數，短長比為第一類別物體檢測框的最短邊與最長邊之比；獲取目標檢測結果，目標檢測結果包括目標物體的第二位置信息和置信度，目標物體與第一類別物體為同一類別物體，第二位置信息為目標物體檢測框的位置信息；根據第二位置信息和短長比概率分布函數，對置信度進行調整，得到置信度后處理結果。

技術領域

本公開涉及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種置信度后處理方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

在目標檢測過程中，檢測結果一般包含目標的位置信息以及目標的類別和置信度，但是因為目標檢測模型自身的原因，輸出的置信度往往準確率不高。在現有技術中，一般會重新訓練目標檢測模型或者利用校準模型來調整置信度，然而，這些方法不僅需要針對不同的目標檢測模型做大量不同的模型訓練，而且調整后的置信度的準確率還是無法達到預期。

發明內容

本公開提供了一種置信度后處理方法、裝置、設備及存儲介質，以至少解決現有技術中存在的以上技術問題。

根據本公開的第一方面，提供了一種置信度后處理方法，該方法包括：獲取第一類別物體的多個第一位置信息，所述第一位置信息為第一類別物體檢測框的位置信息；根據所述多個第一位置信息，計算得到所述第一類別物體的短長比概率分布函數，所述短長比為所述第一類別物體檢測框的最短邊與最長邊之比；獲取目標檢測結果，所述目標檢測結果包括目標物體的第二位置信息和置信度，所述目標物體與第一類別物體為同一類別物體，所述第二位置信息為目標物體檢測框的位置信息；根據所述第二位置信息和短長比概率分布函數，對所述置信度進行調整，得到置信度后處理結果。

在一可實施方式中，所述根據多個第一位置信息，計算得到所述第一類別物體的短長比概率分布函數，包括：根據所述多個第一位置信息，計算多個第一類別物體檢測框的短長比，得到第一計算結果；根據所述第一計算結果，計算所述短長比的第一均值和第一標準差；根據所述第一均值和第一標準差，擬合得到所述短長比概率分布函數。

在一可實施方式中，所述根據第二位置信息和短長比概率分布函數，對所述置信度進行調整，得到置信度后處理結果，包括：根據所述第二位置信息，計算得到所述目標物體檢測框的短長比；根據所述目標物體檢測框的短長比和短長比概率分布函數，對所述置信度進行調整，得到所述置信度后處理結果。

在一可實施方式中，所述根據目標物體檢測框的短長比和短長比概率分布函數，對所述置信度進行調整，得到所述置信度后處理結果，包括：根據公式c_new＝c′D_r(r′)對所述置信度進行調整，得到所述置信度后處理結果；其中，c_new為置信度后處理結果，c′為所述置信度，r′為所述目標物體檢測框的短長比，D_r(r′)為所述短長比概率分布函數，且μ_r為所述第一均值，σ_r為所述第一標準差。

在一可實施方式中，在所述根據多個第一位置信息，得到所述第一類別物體的短長比概率分布函數之后，所述方法還包括：根據所述多個第一位置信息，計算多個第一類別物體檢測框的尺度，得到第二計算結果，所述尺度用于表征所述第一類別物體檢測框的形狀；根據所述第二計算結果，計算所述尺度的第二均值和第二標準差；根據所述第二均值和第二標準差，擬合得到所述尺度概率分布函數。在一可實施方式中，所述根據第二位置信息和短長比概率分布函數，對所述置信度進行調整，得到置信度后處理結果，包括：根據所述第二位置信息，計算得到所述目標物體檢測框的尺度；根據所述目標物體檢測框的短長比、目標物體檢測框的尺度、短長比概率分布函數和尺度概率分布函數，對所述置信度進行調整，得到所述置信度后處理結果。