图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待检测图像；获取所述待检测图像中的感兴趣区域，根据所述感兴趣区域生成与所述待检测图像对应的注意力图；将所述待检测图像和所述注意力图进行同步增强，得到多组待测图像样本，所述待测图像样本包括待测特征图与注意力特征图；将所述待测特征图与所述注意力特征图进行多通道融合，得到所述待测图像样本对应的融合特征图像；调用图像检测模型对所述融合特征图像进行图像检测，得到所述待测图像样本对应的检测分数；根据所述检测分数输出与所述待检测图像对应的检测结果。采用本方法能够有效的提高图像检测结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着图像处理技术的不断发展，图像处理技术被广泛应用到例如医疗等领域，用于对医学图像进行处理。例如，可以通过计算机程序对人体或人体某部位的医学图像进行检测。在传统医学图像的检测方式中，通常利用传统机器学习算法对医学图像进行检测，在医学图像中除了涉及检测目标的图像以外，检测目标的图像周围还包括大量的噪声图像，由此导致检测结果的准确性较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高图像检测准确性的图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质。一种图像检测方法，所述方法包括：获取待检测图像；获取所述待检测图像中的感兴趣区域，根据所述感兴趣区域生成与所述待检测图像对应的注意力图；将所述待检测图像和所述注意力图进行同步增强，得到多组待测图像样本，所述待测图像样本包括待测特征图与注意力特征图；将所述待测特征图与所述注意力特征图进行多通道融合本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像检测方法，所述方法包括：/n获取待检测图像；/n获取所述待检测图像中的感兴趣区域，根据所述感兴趣区域生成与所述待检测图像对应的注意力图；/n将所述待检测图像和所述注意力图进行同步增强，得到多组待测图像样本，所述待测图像样本包括待测特征图与注意力特征图；/n将所述待测特征图与所述注意力特征图进行多通道融合，得到所述待测图像样本对应的融合特征图像；/n调用图像检测模型对所述融合特征图像进行图像检测，得到所述待测图像样本对应的检测分数；/n根据所述检测分数输出与所述待检测图像对应的检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像检测方法，所述方法包括：
获取待检测图像；
获取所述待检测图像中的感兴趣区域，根据所述感兴趣区域生成与所述待检测图像对应的注意力图；
将所述待检测图像和所述注意力图进行同步增强，得到多组待测图像样本，所述待测图像样本包括待测特征图与注意力特征图；
将所述待测特征图与所述注意力特征图进行多通道融合，得到所述待测图像样本对应的融合特征图像；
调用图像检测模型对所述融合特征图像进行图像检测，得到所述待测图像样本对应的检测分数；
根据所述检测分数输出与所述待检测图像对应的检测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测图像包括：
获取图像检测任务，所述图像检测任务携带图像标识；
根据所述图像标识获取对应的图像集合，所述图像集合包括多张二维图像；
获取所述二维图像对应的图像标签，根据所述图像标签确定所述二维图像对应的图像序列；
根据所述图像序列生成三维的待检测图像。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待检测图像中的感兴趣区域包括：
获取兴趣区域划分指令；
根据所述兴趣区域划分指令确定区域位置与区域轮廓；
根据所述区域位置和所述区域轮廓，在所述待检测图像中划出对应的感兴趣区域。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待检测图像中的感兴趣区域包括：
获取包括分割标签的分割图像样本；
将所述分割图像样本输入图像分割模型进行分割处理，得到兴趣预测区域；
当所述兴趣预测区域与所述分割标签相匹配时，将所述待检测图像输入所述图像分割模型进行分割处理，得到所述待检测图像中的感兴趣区域。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测图像和所述注意力图进行同步增强，得到多组待测图像样本包括：
将所述待检测图像进行线性插值处理，得到标准图像；
根据预设增强策略对所述标准图像和所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊俊峰，伍健荣，朱艳春，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44