目标检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开涉及计算机技术领域，提供了目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将多个类别的训练图像和标注数据输入第一学习分支，得到每个类别分别对应的基础特征；将待训练图像输入第二学习分支，得到查询特征；基于基础特征和查询特征，确定候选框；基于候选框和查询特征，确定加权特征；将加权特征和每个类别分别对应的基础特征输入带有最近邻聚类算法的检测器，以确定待训练图像对应的目标检测结果。在本公开提供的技术方案中，为每一种类别构造一个基础特征，通过该种方式可以自动解决因标注导致的误检问题，并且引入最近邻聚类算法可以准确地挖掘出加权特征的最近的邻居，从而保证获取到准确的目标检测结果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
目标检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机视觉领域，尤其涉及目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目标检测是计算机视觉领域中一项具有挑战的任务，要求在图像中准确地识别出物体，并给出物体的准确位置。目前，大多数的目标检测模型是利用标注数据进行获取的，标注数据对目标检测模型具有较大的影响，在存在误标注数据的情况下，目标检测模型基于误标注数据进行训练，严重影响目标检测模型的模型性能，致使目标检测模型的准确率较低。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本公开实施例提供了目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中在存在误标注数据时，目标检测模型的准确率较低的技术问题。
[0004]本公开实施例的第一方面，提供了一种目标检测方法，包括：将多个类别的训练图像和训练图像对应的标注数据输入第一学习分支，得到每个类别分别对应的基础特征；将待训练图像输入第二学习分支，得到查询特征；基于每个类别分别对应的基础特征和查询特征，确定候选框；基于候选框和查询特征，确定加权特征；将加权特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：将多个类别的训练图像和所述训练图像对应的标注数据输入第一学习分支，得到每个类别分别对应的基础特征；将待训练图像输入第二学习分支，得到查询特征；基于所述每个类别分别对应的基础特征和所述查询特征，确定候选框；基于所述候选框和所述查询特征，确定加权特征；将所述加权特征和所述每个类别分别对应的基础特征输入带有最近邻聚类算法的检测器，以确定所述待训练图像对应的目标检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个类别分别对应的基础特征和所述查询特征，确定候选框，包括：基于所述每个类别分别对应的基础特征与所述查询特征，确定每个类别分别对应的注意力特征图；将每个类别分别对应的所述注意力特征图输入区域选取网络，得到所述区域选取网络输出的候选框。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述每个类别分别对应的基础特征与所述查询特征，确定每个类别分别对应的注意力特征图，包括：针对每个基础特征：将所述基础特征与所述查询特征进行点乘操作，得到注意力特征图，所述注意力特征图与所述基础特征的类别相对应。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述加权特征和所述每个类别分别对应的基础特征输入带有最近邻聚类算法的检测器，以确定所述待训练图像对应的目标检测结果，包括：将所述加权特征和所述每个类别分别对应的基础特征输入带有最近邻聚类算法的检测器，在所述每个类别分别对应的基础特征中确定出所述加权特征对应的相邻特征；将所述相邻特征对应的相邻语义，确定为所述待训练图像对应的目标检测结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述每个类别分别对应的基础特征中确定出所述加权特征对应的相邻特征，包括：获取前置任务构建嵌入函数；...

【专利技术属性】
技术研发人员：石雅洁，
申请(专利权)人：深圳须弥云图空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：