目标物检测方法、存储介质和计算机程序产品技术

本申请涉及计算机技术领域，提供一种目标物检测方法、存储介质和计算机程序产品，所述方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入至目标物检测模型，得到所述目标物检测模型输出的目标物检测结果。本申请通过将第一环境下的图像样本的深度特征，按照第二环境下的车辆图像样本的语义方向进行语义转换，实现隐式语义数据增强，完成图像样本的特征扩充，得到可以满足图像识别模型的训练需求的训练数据，使得基于扩充得到的训练数据训练得到的目标物检测模型，对待检测图像进行目标物检测后输出的目标物检测结果更加准确，可以提高基于图像识别模型进行目标物检测时的准确度。图像识别模型进行目标物检测时的准确度。图像识别模型进行目标物检测时的准确度。

【技术实现步骤摘要】
目标物检测方法、存储介质和计算机程序产品


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种目标物检测方法、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]在图像识别领域，数据增强是一种常见的深层网络正则化技术，对现有有限的数据进行增广，在不实质性地增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。当前的图像增强通过镜像翻转、旋转角度、图片裁剪等技术手段对原有图片进行变换，但是变换得到的图像由于视角差异与数据量的问题，不能满足图像识别模型的训练需求，使得基于当前数据增强手段增强后的图像进行训练得到的图像识别模型的识别准确度低，进而导致基于上述图像识别模型进行目标物检测时的准确度低。

技术实现思路

[0003]本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本申请提出一种目标物检测方法，可以实现图像样本的扩充，得到能够满足图像识别模型的训练需求的训练数据，进而提高目标物检测时的准确度。
[0004]本申请还提出一种目标物检测装置、电子设备、存储介质、计算机程序产品以及一种图像数据增强方法。
[0005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标物检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入至目标物检测模型，得到所述目标物检测模型输出的目标物检测结果；其中，所述目标物检测模型是基于目标物的目标特征，以及所述目标特征对应的目标物类型标签，对初始检测模型进行训练得到的；所述目标特征是将第一环境下的图像样本的深度特征，按照第二环境下的图像样本的语义方向进行语义转换得到的。2.根据权利要求1所述的目标物检测方法，其特征在于，所述第二环境下的图像样本的语义方向包括通过如下方式确定：确定所述第二环境下的图像样本的深度特征的协方差矩阵；基于零均值正态分布对所述协方差矩阵进行随机采样，得到所述第二环境下的图像样本的语义方向。3.根据权利要求1或2所述的目标物检测方法，其特征在于，所述图像样本的深度特征包括通过如下方式确定：基于深层特征提取网络将所述图像样本投射至深度特征空间，得到所述图像样本的深度特征。4.根据权利要求1所述的目标物检测方法，其特征在于，所述基于目标物的目标特征，以及所述目标特征对应的目标物类型标签，对初始检测模型进行训练，包括：将目标物的目标特征输入至初始检测模型，得到所述初始检测模型输出的预测结果；基于所述预测结果以及目标特征对应的目标物类型标签，确定所述初始检测模型的原有损失函数；将所述原有损失函数进行最小化闭合上界转换，得到目标损失函数；基于所述目标特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟伟，祝毅晨，区志财，唐剑，
申请(专利权)人：美的集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：