【技术实现步骤摘要】
图像检测方法、相关设备、存储介质和计算机产品
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种图像检测方法、相关设备、存储介质和计算机产品。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的发展，目标检测成为计算机视觉领域的基本任务之一，目标检测能够识别出给定图像中的感兴趣目标及其所在位置，是后续更高阶计算机视觉分析任务的前置基础性任务。现在针对目标检测主要采用弱监督的目标检测模型进行检测，首选，提取可能包含潜在目标的一系列候选检测框，然后使用目标检测模型模型从中筛选出最有可能包含目标的候选检测框作为模型检测结果，这样导致通过目标检测模型也是从一系列可能存在目标的检测框中筛选出最有可能包含目标的检测框，在一定程度上导致最终从图像中只能检测出包含部分目标的检测框。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供了一种图像检测方法、相关设备、存储介质和计算机产品，可以有效提升目标对象检测的准确度。
[0004]一方面，本申请实施例提供了一种图像检测方法，该方法包括：
[0005]获取待检测图像，所述待检测图像
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像，所述待检测图像包括目标对象；根据所述待检测图像的像素特征，从所述待检测图像中选取出多个候选检测区，任一候选检测区包括所述目标对象的部分特征或不包括所述目标对象的特征；从所述多个候选检测区中选取出与目标候选检测区满足目标区域关系的关联检测区，并根据所述目标候选检测区的区域特征及所述关联检测区的区域特征，确定所述目标候选检测区与所述关联检测区之间的关系分值；获取所述关联检测区的特征分值，并采用所述关联检测区的特征分值和所述关系分值确定区域融合参数；采用所述区域融合参数，将所述关联检测区和所述目标候选检测区进行区域融合，得到所述目标候选检测区对应的融合检测区，并从各候选检测区对应的融合检测区中确定针对所述目标对象的目标检测区。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述多个候选检测区中选取出与目标候选检测区满足目标区域关系的关联检测区，包括：将每个候选检测区中的区域特征分别映射到三个隐式空间中，得到每个区域特征在第一隐式空间的第一检测区K，在第二隐式空间的第二检测区Q，及在第三隐式空间的第三检测区V；根据目标第二检测区Q与任一第一检测区K之间的交并比，从所述第一检测区K中选取候选检测区K，映射得到所述候选检测区K的候选检测区，所述目标第二检测区Q为所述目标候选检测区在第二隐式空间的第二检测区Q；将所述候选检测区K的候选检测区作为与目标候选检测区满足目标区域关系的关联检测区。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标候选检测区的区域特征及所述关联检测区的区域特征，确定所述目标候选检测区与所述关联检测区之间的关系分值，包括：根据所述目标第二检测区Q的区域特征和所述候选检测区K的区域特征，计算所述目标第二检测区Q和所述候选检测区K之间的相似分值；对所述相似分值进行归一化处理，得到所述目标候选检测区与所述关联检测区之间的关系分值。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联检测区及所述关系分值均是调用关系建模模块确定出的，所述关系建模模块的数量为一个或多个；在所述关系建模模块的数量为多个时，多个关系建模模块之间采用并联连接，且多个关系建模模块在并联后与拼接模块相连；或者，所述多个关系建模模块之间采用串联连接。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述多个关系建模模块之间并联连接，所述关系分值的确定方式包括：调用所述多个关系建模模块中的任一关系建模模块，根据所述目标候选检测区的区域特征及所述关联检测区的区域特征，确定出所述目标候选检测区与所述关联检测区之间的参考关系分值；
调用所述拼接模块对每个关系建模模块确定出的参考关系分值进行加权求和，并将加权求和得到的分值作为所述目标候选检测区与所述关联检测区之间的关系分值。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述多个关系建模模块之间串联连接，所述关系分值的确定方式包括：按照所述多个关系建模模块之间的串联连接关系，依次调用相应的关系建模模块确定所述目标候选检测区与所述关联检测区之间的参考关系分值；将最后一个关系建模模块输出的参考关系分值作为所述目标候选检测区与所述关联检测区之间的关系分值。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联检测区的数量为多个，所述采用所述区域融合参数，将所述关联检测区和所述目标候选检测区进行区域融合，得到所述目标候选检...
【专利技术属性】
技术研发人员：王昌安，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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