【技术实现步骤摘要】
基于目标检测模型的目标检测方法及装置
[0001]本申请涉及图像检测
，特别是涉及一种基于目标检测模型的目标检测方法及装置。
技术介绍
[0002]目标检测技术是找出图像或视频中人们感兴趣的物体，不同于目标分类任务，目标检测不仅要解决分类问题，还要解决定位问题。目标检测作为计算机视觉的基本问题之一，它是实例分割、图像标注、和目标跟踪等任务的基础。传统的目标检测技术主要基于手工提取特征，主要分为三步：选择感兴趣区域、对可能包含物体的区域进行特征提取、对提取的特征进行检测分类。
[0003]对于现有的目标检测算法而言，它们是基于大数据驱动的，对于待检测的目标类型而言，需要先采集大量的该目标类型的数据集来进行下一步的模型训练，而数据量的大小直接影响现有目标检测模型的性能，而数据的采集与标注是一个相当耗时耗力的过程，会消耗大量的人力成本。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种基于目标检测模型的目标检测方法及装置，可以节省人为数据采集标注和数据存储成本。
[0005]为达到上述目的，本申请提供...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于目标检测模型的目标检测方法，其特征在于，所述目标检测模型包括具有多层输出的特征提取单元，所述方法包括：获取目标图像和待检测图像，所述目标图像中包含待处理目标；将所述目标图像输入到所述特征提取单元中，得到所述目标图像的多层特征图；将所述待检测图像输入到所述特征提取单元中，得到所述待检测图像的多层特征图；基于所述待检测图像的每层特征图与所述目标图像的对应层的特征图的相似特征图，确定所述待检测图像中是否包含所述待处理目标。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待检测图像的每层特征图与所述目标图像的对应层的特征图的相似特征图，确定所述待检测图像中是否包含所述待处理目标，包括：基于所述待检测图像的每层特征图与所述目标图像的对应层的特征图，得到多个相似度特征图；分别基于每个所述相似度特征图，确定所述待检测图像中所述待处理目标的检测信息；将得到的多个检测信息进行融合，确定所述待检测图像中是否包含所述待处理目标。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个所述相似度特征图的所述检测信息包括每个所述相似度特征图的检测特征图；所述将得到的多个检测信息进行融合，确定所述待检测图像中是否包含所述待处理目标，包括：将所述多个相似度特征图的检测特征图进行加权融合，得到所述待检测图像的最终检测信息；基于所述最终检测信息确定所述待检测图像中是否包含所述待处理目标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述每个所述目标检测模型包括分类单元和检测单元，每个所述相似度特征图的所述检测信息包括每个所述相似度特征图的分类特征图，所述分别基于每个所述相似度特征图，确定所述待检测图像中所述待处理目标的检测信息的步骤包括：将每个所述相似度特征图输入到分类单元中，得到每个所述相似度特征图的分类特征图；将每个所述相似度特征图输入到检测单元中，得到每个所述相似度特征图的检测特征图；所述将所述多个相似度特征图的检测信息进行融合，包括：将所述多个相似度特征图的分类特征图进行加权融合，得到所述待检测图像的最终分类特征图；将所述多个相似度特征图的检测特征图进行加权融合，得到所述待检测图像的最终检测特征图。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述待检测图像中存在所述待处理目标，基于所述最终检测特征图输出所述待处理目标的位置信息，基于所述最终分类特征图输出所述待处理目标的置信度信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待检测图像中是否包含所述待处理目标，之后包括：基于所述待检测图像中是否包含所述待处理目标的确定结果，对所述目标检测模型的
参数进行优化；对所述待检测图像进行尺寸变换和/或位置变换；将变换后的待检测图像作为所述待检测图像，返回执行所述将所述目标图像输入到所述特征提取单元中，得到所述目标图像的多层特征图；将所述待检测图像输入到所述特征提取单元中，得到所述待检测图像的多层特征图，以利用所述变换后...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊涛，魏乃科，潘华东，殷俊，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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