【技术实现步骤摘要】
目标检测方法和装置
本申请实施例涉及计算机
，具体涉及目标检测方法和装置。
技术介绍
目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。当前主流的目标检测方法通常为独立地检测目标。整个过程网络学习目标的特征是独立的，检测某个目标时其余目标并不能够对当前检测做出相应的权重贡献，因此网络没有目标间的关联学习。在基于关键点检测的算法中，热力图的准确度是算法的瓶颈，热力图不够准确则不能准确定位目标的角点。该类算法热力图的每个通道代表一个类别，但算法并没有利用类别的关系更新热力图。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提出了一种改进的目标检测方法和装置，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本申请实施例提供了一种目标检测方法，该方法包括：获取待识别图像；确定待识别图像的角点特征图和角点热力图；基于角点热力图...
【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待识别图像；/n确定所述待识别图像的角点特征图和角点热力图；/n基于所述角点热力图包括的特征值，从所述角点特征图的每个通道提取第一预设数量个代表点；/n确定所述第一预设数量个代表点中的每个代表点对应的关联关系特征；/n基于所得到的关联关系特征，重新确定所述待识别图像的角点特征图和角点热力图；/n基于重新确定的热力图，生成表征所述待识别图像中的目标物体的位置的检测框。/n
【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待识别图像；
确定所述待识别图像的角点特征图和角点热力图；
基于所述角点热力图包括的特征值，从所述角点特征图的每个通道提取第一预设数量个代表点；
确定所述第一预设数量个代表点中的每个代表点对应的关联关系特征；
基于所得到的关联关系特征，重新确定所述待识别图像的角点特征图和角点热力图；
基于重新确定的热力图，生成表征所述待识别图像中的目标物体的位置的检测框。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一预设数量个代表点中的每个代表点对应的关联关系特征，包括：
对于所述第一预设数量个代表点中的每个代表点，确定表征该代表点与其他代表点之间的几何关系的几何关系特征，以及确定该代表点对应的局部区域特征；
基于所得到的几何关系特征和局部区域特征，确定几何关系特征权重和局部关系特征权重；
基于所述几何关系特征权重和局部关系特征权重，确定所述第一预设数量个代表点中的每个代表点对应的关联关系特征。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对于所述第一预设数量个代表点中的每个代表点，确定表征该代表点与其他代表点之间的几何关系的几何关系特征，以及确定该代表点对应的局部区域特征，包括：
确定所述第一预设数量个代表点中的每个代表点的几何特征，其中，几何特征包括代表点的坐标、表征代表点的周围区域的区域信息、表征代表点所述类别的类别信息；
对于所述第一预设数量个代表点中的每个代表点，基于该代表点的几何特征和其他代表点的几何特征，确定该代表点与其他代表点之间的几何关系特征；基于该代表点的几何特征包括的区域信息，从所述角点特征图中提取该代表点对应的局部区域特征。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所得到的关联关系特征，重新确定所述待识别图像的角点特征图和角点热力图，包括：
基于所得到的关联关系特征，重新确定每个代表点的局部区域特征；
将重新确定的局部区域特征嵌入回所述角点特征图，得到重新确定的角点特征图；
对所述重新确定的角点特征图进行卷积运算，得到重新确定的角点热力图。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于重新确定的热力图，生成表征所述待识别图像中的目标物体的位置的检测框，包括：
基于所述重新确定的热力图包括的特征值，确定第二预设...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡国榕，刘育俊，苏锦河，王宗跃，吴云东，丁凯明，李诗珉，张志林，
申请(专利权)人：集美大学，
类型：发明
国别省市：福建;35
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