【技术实现步骤摘要】
信息处理设备、信息处理方法和存储介质
[0001]本专利技术涉及从图像中检测作为检测对象的物体等的信息处理技术。
技术介绍
[0002]近年来，基于机器学习的学习模型已经经常被用作从图像中检测作为检测对象的物体等的信息处理。在用于从图像中检测作为检测对象的物体等的学习模型中，要输入到学习模型的数据的大小是预定的。因而，对图像进行诸如缩小或分割等的预处理以满足预定的输入大小。学习模型可以针对作为检测对象的物体的大小与输入图像的大小的比例而具有检测精度高的范围。
[0003]在日本特开2018
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22340和日本特开2020
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149565中描述的技术考虑了检测对象的大小与输入图像的大小的比例。日本特开2018
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22340公开了如下的技术：将拍摄图像分割为不同大小的小区域以使得检测对象的大小与小区域的大小的比例大致恒定，并且缩小各个小区域的图像以满足学习模型的输入大小。日本特开2020
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149565公开了如下的技术：在允许分割区域彼此重叠的状态下...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信息处理设备，包括：图像获取单元，其被配置为获取图像；大小获取单元，其被配置为获取所述图像中的各个位置处的检测对象大小；区域设置单元，其被配置为针对所述图像设置多个检测区域；以及检测单元，其被配置为从所述图像获取单元所获取的图像中检测各个检测区域中的检测对象，其中，所述区域设置单元被配置为基于所述大小获取单元所获取的各个位置处的检测对象大小，来设置所述图像中的各个位置处的检测区域的大小以及相邻检测区域之间的重叠范围。2.根据权利要求1所述的信息处理设备，还包括：范围设置单元，其被配置为针对所述图像获取单元所获取的图像，设置布置了所述区域设置单元所设置的所有多个检测区域的对象范围。3.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，所述范围设置单元被配置为基于所述大小获取单元所获取的各个位置处的检测对象大小来设置所述对象范围。4.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，所述区域设置单元被配置为设置所述重叠范围，所述重叠范围中的各个重叠范围具有能够包括具有所述各个位置中的相应位置处的检测对象大小的检测对象的宽度。5.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，所述大小获取单元被配置为针对所述各个位置中的每一个，获取能够作为所述检测对象大小的最小大小和最大大小，以及所述区域设置单元被配置为基于所述各个位置处的检测对象大小的最小大小和最大大小，来设置所述检测区域的大小以及相邻检测区域之间的重叠范围。6.根据权利要求5所述的信息处理设备，其中，所述区域设置单元被配置为：在所述检测对象大小的最小大小和最大大小之间的差大于或等于预定值的情况下，将所述各个位置处的检测对象大小的分布分割为多个分布，以及基于所述多个分布中的各个位置处的检测对象大小的最小大小和最大大小，来确定所述检测区域的大小以及相邻检测区域之间的重叠范围，然后将针对所述多个分布中的各个分布而确定的检测区域的组合设置为所述多个检测区域。7.根据权利要求5所述的信息处理设备，其中，所述区域设置单元被配置为基于所述最小大小和所述最大大小之间的差，来改变所述检测区域的大小以及相邻检测区域之间的重叠范围。8.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，所述区域设置单元所设置的多个检测区域的总数是满足用于设置所述重叠范围的预定条件和用于设置所述检测区域的大小的预定条件的最小数量。9.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，所述区域设置单元被配置为在满足用于设置所述重叠范围的预定条件和用于设置所述检测区域的大小的预定条件的范围内，缩小所述检测区域的大小。10.根据权利要求1所述的信息处理设备，还包括：上限设置单元，其被配置为设置所述区域设置单元所设置的检测区域的数量的上限，
其中，所述区域设置单元被配置为在满足用于设置所述重叠范围的预定条件、用于设置所述检测区域的大小的预定条件、以及所述上限设置单元所设置的检测区域的数量的上限的范围内，调整所述检测区域的数量。11.根据权利要求10所述的信息处理设备，其中，所述区域设置单元被配置为增加所述检测区域的数量并缩小所述检测区域的大小。12.根据权利要求10所述的信息处理设备，其中，所述区域设置单元被配置为在满足用于...
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