目标检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了目标检测方法、装置，该方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行特征提取，得到待检测图像对应的单尺度特征；基于待检测图像对应的单尺度特征进行空洞卷积处理，得到待检测图像对应的多尺度特征；基于待检测图像对应的多尺度特征，预测待检测图像的检测结果，检测结果包括：待检测图像中对象的类型和/或待检测图像中对象的位置。以较快的检测速度进行精度较高的目标检测。较快的检测速度进行精度较高的目标检测。较快的检测速度进行精度较高的目标检测。

【技术实现步骤摘要】
目标检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及神经网络领域，具体涉及目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，通常使用检测网络进行物体、人体等对象的检测。基于单尺度特征图进行目标检测的检测速度快但是精度低，相比于基于单尺度特征图进行目标检测，多尺度特征图包括的与物体相关的特征多，基于多尺度特征图进行目标检测的精度较高，但多尺度特征图的数据量大，目标检测的检测速度慢，难以应用在一些对实时性要求高的应用场景中。如何以较快的检测速度进行精度较高的目标检测成为一个需要解决的问题。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种目标检测方法、装置、电子设备、存储介质、计算机程序产品，以便实现以较快的检测速度进行精度较高的目标检测。
[0004]本申请实施例提供一种目标检测方法，包括：
[0005]获取待检测图像；
[0006]对所述待检测图像进行特征提取，得到所述待检测图像对应的单尺度特征；
[0007]基于所述待检测图像对应的单尺度特征进行空洞卷积处理，得到所述本文档来自技高网...

【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：获取待检测图像；对所述待检测图像进行特征提取，得到所述待检测图像对应的单尺度特征；基于所述待检测图像对应的单尺度特征进行空洞卷积处理，得到所述待检测图像对应的多尺度特征；基于所述多尺度特征，预测所述待检测图像的检测结果，所述检测结果包括：所述待检测图像中对象的类型和/或所述待检测图像中对象的位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述待检测图像对应的单尺度特征进行空洞卷积处理，得到所述待检测图像对应的多尺度特征，包括：对所述待检测图像对应的单尺度特征进行多次空洞卷积处理，得到所述多尺度特征，其中，首次空洞卷积处理的处理数据为所述待检测图像对应的单尺度特征，非首次空洞卷积处理的处理数据为相邻的前一次空洞卷积处理的处理结果数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过空洞编码器对所述所述待检测图像对应的单尺度特征进行空洞卷积处理；所述空洞编码器包括多个级联的残差模块；相应的，所述对所述待检测图像对应的单尺度特征进行多次空洞卷积处理，得到所述多尺度特征，包括：通过所述多个级联的残差模块对所述所述待检测图像对应的单尺度特征进行多次空洞卷积处理，得到所述多尺度特征；其中，一个所述残差模块用于执行一次空洞卷积处理，前一个残差模块的输出结果作为相邻的后一个残差模块的输入数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，各个残差模块对应的空洞率不同。5.根据权利要求1
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4之一所述的方法，其特征在于，基于所述待检测图像对应的单尺度特征进行空洞卷积处理，得到所述待检测图像对应的多尺度特征，包括：基于所述待检测图像对应的检测任务，对所述待检测图像对应的单尺度特征进行特征映射，得到映射后的所述待检测图像对应的单尺度特征，其中，所述检测任务包括：用于检测所述待检测图像中对象的类型的任务和/或用于检测所述待检测图像中对象的位置的任务；对映射后的所述待检测图像对应的单尺度特征进行空洞卷积处理，得到所述待检测图像对应的多尺度特征。...

【专利技术属性】
技术研发人员：谌强，
申请(专利权)人：北京迈格威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：