图像处理方法、存储介质以及计算机终端技术

本申请公开了一种图像处理方法、存储介质以及计算机终端。其中，该方法包括：获取目标图像，其中，目标图像包含目标对象；对目标图像进行特征提取，得到初始特征向量；对初始特征向量进行语义处理，得到语义特征向量；基于初始特征向量和语义特征向量，对目标图像进行目标检测，得到目标对象的目标检测结果。本申请解决了相关技术中由于对目标对象的特征表达力不足从而导致对目标图像进行目标检测的检测结果精确度较低的技术问题。结果精确度较低的技术问题。结果精确度较低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、存储介质以及计算机终端


[0001]本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像处理方法、存储介质以及计算机终端。

技术介绍

[0002]目前，ReDet(旋转等变检测器)在解决旋转目标检测任务时，是利用旋转框的信息作为监督信号，其得到的特征对应的特征表达能力受限，从而使ReDet的性能受限，因此，采用ReDet对目标图像中的目标对象进行检测得到的目标检测结果的精确度较低。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种图像处理方法、存储介质以及计算机终端，以至少解决相关技术中由于对目标对象的特征表达力不足从而导致对目标图像进行目标检测的检测结果精确度较低的技术问题。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种图像处理方法，包括：获取目标图像，其中，目标图像包含目标对象；对目标图像进行特征提取，得到初始特征向量；对初始特征向量进行语义处理，得到语义特征向量；基于初始特征向量和语义特征向量，对目标图像进行目标检测，得到目标对象的目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取目标图像，其中，所述目标图像包含目标对象；对所述目标图像进行特征提取，得到初始特征向量；对所述初始特征向量进行语义处理，得到语义特征向量；基于所述初始特征向量和所述语义特征向量，对所述目标图像进行目标检测，得到所述目标对象的目标检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测结果至少包括：目标检测框，所述目标检测框用于表征所述目标对象在所述目标图像中的位置，其中，基于所述初始特征向量和所述语义特征向量，对所述目标图像进行目标检测，得到所述目标对象的目标检测结果包括：基于所述初始特征向量，确定所述目标对象对应的初始检测框；将所述初始特征向量和所述语义特征向量进行融合，得到融合特征向量；从所述融合特征向量中确定所述初始检测框对应的目标特征向量；对所述目标特征向量进行回归处理，得到所述目标检测框。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述初始特征向量，确定所述目标对象对应的初始检测框包括：对所述初始特征向量进行处理，得到所述目标对象对应的预设角度的检测框；对所述预设角度的检测框进行处理，得到所述初始检测框。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取训练样本，其中，所述训练样本包括：训练图像，和所述训练图像中所包含的训练对象对应的预设检测框；利用目标检测模型对所述训练对象进行目标检测，得到所述训练对象对应的生成检测框和目标语义分割结果，其中，所述目标检测模型包括：特征提取模块、语义分割模块、区域生成模块和区域转换模块，所述特征提取模块用于提取所述训练图像的训练特征向量，所述语义分割模块用于生成所述目标语义分割结果，所述区域生成模块用于生成预设角度的训练检测框，所述区域转换模块用于将所述预设角度的训练检测框转换为所述生成检测框；基于所述预设检测框、所述生成检测框和所述目标语义分割结果，生成总损失函数；基于所述总损失函数对所述目标检测模型的模型参数进行调整。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用目标检测模型对所述训练对象进行目标检测，得到所述训练对象对应的生成检测框和目标语义分割结果包括：利用所述特征提取模块对所述训练图像进行特征提...

【专利技术属性】
技术研发人员：于超辉，周强，王志斌，李昊，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：