目标检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及图像数据处理技术领域，提供一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：对输入图像进行多层级的特征提取，得到多层级特征；基于所述多层级特征进行多层级的特征融合，得到融合特征；基于所述融合特征进行目标检测，得到目标检测结果。本申请通过提取输入图像的多层级的特征，并对得到的多层级特征进行多层级的特征融合，以进一步基于融合特征进行目标检测，可以实现对输入图像不同层级中语义和结构信息的有效融合，提高对小尺度目标的特征提取和检测定位能力，有效减少场景中虚警源对目标检测的干扰，从而实现图像中小尺度目标的高检测率、低误检率的检测，提高目标检测的准确性。提高目标检测的准确性。提高目标检测的准确性。

【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]本申请涉及图像数据处理
，具体涉及一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]当前，快速有效地利用图像信息来实现更精确的多尺度目标检测仍然是一项挑战，小物体的漏检和非目标物体的误检是当下亟待解决的难题。
[0003]推广小目标检测最常见和有效的方法是使用高分辨率图像或特征图。然而，这往往带来庞大的计算成本。尽管近几年目标检测已取得长足的进步，然而小目标的检测精度仍然保持在较低水平。
[0004]一方面，突出小物体的特征由于卷积神经网络主干的降采样操作而消失；另一方面，低分辨率特征图上的理论感受野可能与小物体的实际大小不匹配，这使得网络泛化性能不理想，如此在进行目标识别时，目标位置与真实位置存在偏移，导致目标检测的准确性低下。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种目标检测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决当前进行目标检测时准确性低下的问题。
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种目标检测方法，包括：
...

【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：对输入图像进行多层级的特征提取，得到多层级特征；基于所述多层级特征进行多层级的特征融合，得到融合特征；基于所述融合特征进行目标检测，得到目标检测结果。2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述多层级特征进行多层级的特征融合，得到融合特征，包括：获取对至少一个目标层级特征进行上采样后的上采样结果，并将所述上采样结果与所述多层级特征中与所述目标层级特征的相邻一个未被上采样的层级特征进行第一次特征融合，得到中间特征；获取对所述中间特征进行下采样后的下采样结果，并将所述下采样结果与至少一个所述目标层级特征进行第二次特征融合，得到融合特征。3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述多层级特征至少包括第一层级特征、第二层级特征、第三层级特征与第四层级特征；所述目标层级特征为所述第一层级特征；所述中间特征至少包括第一中间特征、第二中间特征与第三中间特征；所述获取对至少一个目标层级特征进行上采样后的上采样结果，并将所述上采样结果与所述多层级特征中与所述目标层级特征的相邻一个未被上采样的层级特征进行第一次特征融合，得到中间特征，包括：对所述第一层级特征进行第一次上采样，得到第一上采样特征；对所述第一上采样特征与所述第二层级特征进行特征融合，得到第一中间特征；对所述第一中间特征进行第二次上采样，得到第二上采样特征；对所述第二上采样特征与所述第三层级特征进行特征融合，得到第二中间特征；对所述第二中间特征进行第三次上采样，得到第三上采样特征；对所述第三上采样特征与所述第四层级特征进行特征融合，得到第三中间特征。4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述上采样是通过插值、反卷积与CARAFE算子中的任一项实现的。5.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述融合特征至少包括第一融合特征、第二融合特征与第三融合特征；所述获取对所述中间特征进行下采样后的下采样结果，并将...

【专利技术属性】
技术研发人员：张浩伟，
申请(专利权)人：浪潮通信技术有限公司，
类型：发明
国别省市：