[發明專利]目標檢測方法、裝置、存儲介質、電子設備及車輛在審
| 申請號： | 202210444359.2 | 申請日： | 2022-04-25 |
| 公開（公告）號： | CN114821573A | 公開（公告）日： | 2022-07-29 |
| 發明（設計）人： | 葉航軍;蔡銳;趙婕;祝賀;王斌;周玨嘉;程錦鑫 | 申請（專利權）人： | 北京小米移動軟件有限公司 |
| 主分類號： | G06V20/64 | 分類號： | G06V20/64;G06V10/40;G06T7/593;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京英創嘉友知識產權代理事務所(普通合伙) 11447 | 代理人： | 盧夏子 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 目標 檢測 方法 裝置 存儲 介質 電子設備 車輛 | ||
1.一種目標檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取待檢測圖像對應的特征圖和深度估計圖；
根據所述特征圖和所述深度估計圖，確定深度卷積核；
根據所述特征圖和所述深度卷積核，通過預先訓練的區域候選網絡模型，確定所述待檢測圖像中的候選區域；
根據所述候選區域，檢測所述待檢測圖像中的目標物體。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取待檢測圖像對應的特征圖包括：
將所述待檢測圖像輸入預先訓練的特征圖獲取模型，以獲取所述特征圖獲取模型輸出的所述特征圖。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述特征圖和所述深度估計圖，確定深度卷積核包括：
將所述特征圖和所述深度估計圖輸入預先訓練的卷積核生成模型，以獲取所述卷積核生成模型輸出的所述深度卷積核。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述區域候選網絡模型包括卷積層，所述根據所述特征圖和所述深度卷積核，通過預先訓練的區域候選網絡模型，確定所述待檢測圖像中的候選區域包括：
將所述特征圖和所述深度卷積核輸入所述區域候選網絡模型，以便所述區域候選網絡模型的卷積層按照所述深度卷積核對所述特征圖進行卷積處理，得到所述待檢測圖像中的候選區域。
5.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述候選區域，檢測所述待檢測圖像中的目標物體包括：
將所述候選區域輸入預先訓練的目標檢測模型，以獲取所述目標檢測模型輸出的所述目標物體的類型和邊框。
6.一種目標檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
獲取模塊，被配置為獲取待檢測圖像對應的特征圖和深度估計圖；
卷積核確定模塊，被配置為根據所述特征圖和所述深度估計圖，確定深度卷積核；
區域確定模塊，被配置為根據所述特征圖和所述深度卷積核，通過預先訓練的區域候選網絡模型，確定所述待檢測圖像中的候選區域；
檢測模塊，被配置為根據所述候選區域，檢測所述待檢測圖像中的目標物體。
7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述區域候選網絡模型包括卷積層，所述區域確定模塊，還被配置為：
將所述特征圖和所述深度卷積核輸入所述區域候選網絡模型，以便所述區域候選網絡模型的卷積層按照所述深度卷積核對所述特征圖進行卷積處理，得到所述待檢測圖像中的候選區域。
8.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，其特征在于，該程序指令被處理器執行時實現權利要求1-5中任一項所述方法的步驟。
9.一種電子設備，其特征在于，包括：
存儲器，其上存儲有計算機程序；
處理器，用于執行所述存儲器中的所述計算機程序，以實現權利要求1-5中任一項所述方法的步驟。
10.一種車輛，其特征在于，包括車身和權利要求9所述的電子設備。
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