【技术实现步骤摘要】
目标识别方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本专利技术属于图像处理
，具体提供一种目标识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]在互联网的影响下，人们对图像识别的需求越来越大，例如各大网站、APP等每天都会有大量的下载或上传的海量图像数据，图像数据也逐渐成为我们获取信息的主要途径之一。在大量的图像数据中，通用物体和场景的图像占据较大比例，因此，能够快速、准确地识别通用物体和场景成为一个亟待解决的需求。
[0003]在开放的场景中，通用物体和场景所涵盖的范围十分广泛，对于一张随机图像，图像中包含的目标类别、目标对象个数往往都是不确定的，并且图像的清晰度、背景画面、光照亮度等也不相同。因此，人们希望计算机能够鲁棒地处理任意图像中的信息，更准确地识别图像中的内容，并通过标签来描述图像中的目标对象。
[0004]相应地，本领域需要一种新的方案来解决上述问题。
技术实现思路
[0005]为了解决现有技术中的上述问题，即为了进一步提高图像处理中，通用物体和自然场景识别的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别图像；通过训练好的目标识别模型对所述待识别图像进行目标识别，得到所述待识别图像中目标类别属于样本类别的目标类别预测概率；其中，所述目标识别模型由多个功能单元按照特定顺序组成，所述功能单元依次为特征提取网络、特征加权网络、特征融合网络、分类器和归一化函数，所述特征提取网络为所述RepVGG网络，所述特征加权网络为所述SEnet网络，所述特征融合网络为所述FPN网络，其中，所述特征提取网络为第一级输入网络。2.根据权利要求1所述的目标识别方法，其特征在于，“通过训练好的目标识别模型对所述待识别图像进行目标识别，得到所述待识别图像中目标类别属于样本类别的目标类别预测概率”的步骤具体包括：RepVGG网络接收所述待识别图像并提取所述待识别图像的图像特征，得到第一特征图；将所述第一特征图输入SEnet网络，所述SEnet网络利用Attention机制对所述第一特征图的通道维度进行加权，得到第二特征图；将所述第二特征图输入FPN网络，所述FPN网络对所述第二特征图中的浅层特征和深层特征进行特征融合，得到第三特征图；将所述第三特征图输入所述分类器，得到目标识别中间结果；通过所述归一化函数将所述目标识别中间结果映射到0到1之间，得到所述目标类别预测概率；其中，所述样本类别为用于训练所述目标识别模型的全部已知目标类别的集合。3.根据权利要求1所述的目标识别方法，其特征在于，所述目标识别模型训练所用的损失函数为Asymmetric Loss函数。4.根据权利要求1所述的目标识别方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述目标类别预测概率大于或等于类别概率阈值时，判定所述目标类别为所述样本类别中的类别，得到第一目标类别识别结果，所述第一目标类别识别结果为一个或多个，否则，判定所述目标类别为未知类别；输出全部所述第一目标类别识别结果；并且/或者检查所述第一目标类别识别结果中是否存在用户指定的样本类别，输出其中属于所述用户指定样本类别的所述第一目标类别识别结果，其中所述用户指定样本类别为1个或多个；并且/或者输出所述目标类别预测概率中概率值大的、排序前N的目标类别，其中N为1个或多个。5.根据权利要求1所述的目标识别方法，其特征在于，“获取待识别图像”的具体步骤包括：获取第一待识别图像；将所述第一待识别图像的尺寸转换为统一设定的尺寸，得到第一中间图像；将所述第一中间图像的图像格式转换为RGB格式，得到第二中间图像；
将所述第二中间图像的像素值进行归一化处理，得到第二待识别图像，所述第二待识别图像即为所述待处理图像。6.一种目标识别装置，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐哲，王忱，
申请(专利权)人：四川云从天府人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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