多阶段检测器进行点标注到框标注转换的方法技术

本发明专利技术公开了一种多阶段检测器进行点标注到框标注转换的方法。该方法包括：以距离标注点的距离为参考，从金字塔特征图上选择最近的多个特征点组成实例的备选特征组；对于实例的备选特征组的特征，通过区域建议网络得到多个预测框，作为实例的备选框；对于各实例对应的备选框，进行实例级别的正负样本匹配，以确定实例对应的实例框；对于实例对应的实例框，进行回归分类，选出分数最高的框作为检测框，所述分数反映检测框与实例的符合程度。本发明专利技术利用点标注来获得实例的框标注，在降低标注成本的前提下，提升了检测器性能。提升了检测器性能。提升了检测器性能。

Method of transforming point dimension to box dimension with multi-stage detector

【技术实现步骤摘要】
多阶段检测器进行点标注到框标注转换的方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，更具体地，涉及一种多阶段检测器进行点标注到框标注转换的方法。

技术介绍

[0002]目标检测是从一张图片中找到感兴趣的实例，给出其外接框的坐标与对应的类别，但是标注物体的框比较繁琐，需要不断调整框的边界，学术界也有用无任何标注的图片或者只有分类类别的标注来提升检测器性能的尝试，但是因为缺少实例级别信息，对检测器的性能提升有限。
[0003]目前，在Point
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DETR方案中，提出了使用点标注来提升检测器的性能，将每个感兴趣的实例上的任意位置点作为一个具有类别标注的点，其先使用少量框标注的数据来训练一个可以从点标注转化为框标注的检测器，然后在点标注的数据上预测出框标注，所有的数据就可以被任意的检测器使用。这种方案基于transformer模型，利用点标注的位置与类别生成query代替DETR预设的query与特征图交互，得到对应实例的检测框。现有的Point
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DETR虽然提出了基本的解决方法，但因为点标注失去了尺本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多阶段检测器进行点标注到框标注转换的方法，包括以下步骤：以距离标注点的距离为参考，从金字塔特征图上选择最近的多个特征点组成实例的备选特征组；对于实例的备选特征组的特征，通过区域建议网络得到相应预测框，作为实例的备选框；对于各实例对应的备选框，进行实例级别的正负样本匹配，以确定实例对应的实例框；对于所述实例框，进行回归分类，选出分数最高的框作为检测框，该分数反映检测框与实例的符合程度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于实例对应的备选框，进行实例级别的正负样本匹配包括：以实现各实例与实例框之间的一一映射为目标，对于实例对应的备选框，仅根据与真实框的交并比阈值来确定该实例的正样本。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于所述实例框，进行回归分类，选出分数最高的框作为检测框包括：计算特征图上每个点距离标注点在特征图位置投影的距离，并将该距离级联在特征金字塔上，以区分各实例的特征金子塔，得到实例级别的区域池化特征；对于各实例在特征金字塔上的区域池化结果作...

【专利技术属性】
技术研发人员：张士龙，王新江，陈恺，
申请(专利权)人：上海人工智能创新中心，
类型：发明
国别省市：