【技术实现步骤摘要】
目标检测方法及装置
[0001]本申请涉及计算机视觉
，尤其涉及一种目标检测方法及装置。
技术介绍
[0002]随着科学技术的不断发展，计算机视觉技术也得到了迅速发展。其中，目标检测技术是计算机视觉技术中的一个重要分支，目标检测是指在待检测图像中检测出每个预设类别的目标对象的位置，并确定每个目标对象的具体分类，因此，目标检测技术在人脸识别、车辆识别、动态追踪等领域具有广泛的应用前景。
[0003]其中，如何提高目标检测的准确性是至关重要的。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种目标检测方法及装置，主要目的在于有效地提高目标检测的准确性。
[0005]为解决上述技术问题，本申请实施例提供如下技术方案：
[0006]第一方面，本申请提供了一种目标检测方法，该方法包括：
[0007]获取多个样本图像；
[0008]基于预置模型生成每个所述样本图像对应的优化特征图像；
[0009]将多个所述优化特征图像作为训练样本集，对所述预置模型进行训练，直至所述预置...
【技术保护点】
【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：获取多个样本图像；基于预置模型生成每个所述样本图像对应的优化特征图像；将多个所述优化特征图像作为训练样本集，对所述预置模型进行训练，直至所述预置模型的总损失函数收敛，以获得目标检测模型；将待检测图像输入至所述目标检测模型中，以便所述目标检测模型输出所述待检测图像对应的目标检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预置模型生成每个所述样本图像对应的优化特征图像，包括：基于预置模型生成每个所述样本图像对应的原始特征图像；分别对每个所述原始特征图像进行优化处理，以获得每个所述原始特征图像对应的优化特征图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对每个所述原始特征图像进行优化处理，以获得每个所述原始特征图像对应的优化特征图像，包括：确定所述原始特征图像包含的每个原始特征图层对应的通道注意力权重值；根据多个所述原始特征图层和每个所述原始特征图层对应的通道注意力权重值，生成通道注意力特征图像；根据每个所述原始特征图层对应的通道注意力权重值对所述通道注意力特征图像进行空间维度处理，以获得通道空间注意力图像，其中，所述通道空间注意力图像包含每个所述原始特征图层对应的通道空间注意力图层；对所述原始特征图像和所述通道空间注意力图像进行组合处理，以获得所述原始特征图像对应的优化特征图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预置模型中包含池化层和分类回归层；所述确定所述原始特征图像包含的每个原始特征图层对应的通道注意力权重值，包括：根据所述池化层和所述分类回归层，确定每个所述原始特征图层对应的多个分类概率值，其中，所述原始特征图层对应的多个分类概率值为所述原始特征图层的每个像素点对应的分类概率值；分别对每个所述原始特征图层对应的每个分类概率值进行反向传播处理，以获得每个所述原始特征图层对应的梯度特征图层；分别对每个所述梯度特征图层进行全局平均池化处理，以获得每个所述原始特征图层对应的通道注意力权重值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述原始特征图层和每个所述原始特征图层对应的通道注意力权重值，生成通道注意力特征图像，包括：分别计算每个所述原始特征图层与其对应的通道注意力权重值的乘积，以获得每个所述原始特征图层对应的通道权重特征图层；对多个所述通道权重特征图层进行第一预设方式处理，以生成所述通道注意力特征图像，其中，所述第一预设方式处理包括像素值叠加处理、非线性修正处理和归一化处理。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述原始特征图层对应的通道...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡蒙，李伟琪，王飞，张飞雄，罗元，
申请(专利权)人：北京奕斯伟计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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