【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习，尤其涉及一种图像预测框重叠的处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、智能图像识别和检测技术是一种将计算机视觉、图像处理和深度学习技术相结合的技术，目前，使用深度学习目标检测模型对于分辨率较高的图像进行检测任务，受硬件算力、内存等影响，无法直接将原图输入模型进行训练及推理。使用滑动重叠裁剪框对原始图像进行固定尺寸的裁剪，将裁剪后的子图像作为模型的输入，并将模型的输出拼接回原图的目标信息，这种裁剪的方式是高分辨率图像检测的主流方法。
2、使用裁剪的方式对图像进行处理，由于图像中的目标大小不定，可能导致某些目标出现在多个裁剪图像中，所以模型对于高分辨率图像的目标进行推理预测，可能出现多个交错重叠的检测框，这些检测框均包含部分待检测目标的信息。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种图像预测框重叠的处理方法、装置、设备及存储介质。
2、一种图像预测框重叠的处理方法，包括以下步骤：
3、获取目标检测框，根据所述目...
【技术保护点】
1.一种图像预测框重叠的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述一种图像预测框重叠的处理方法，其特征在于，所述获取目标检测框，之前还包括：
3.根据权利要求2所述一种图像预测框重叠的处理方法，其特征在于，所述根据所述第一IOU计算结果标记目标检测框，得到检测目标标记结果包括：
4.根据权利要求3所述一种图像预测框重叠的处理方法，其特征在于，所述根据所述第一IOU计算结果标记目标检测框，得到检测目标标记结果，还包括：
5.根据权利要求2所述一种图像预测框重叠的处理方法，其特征在于，所述根据所述第二IOU计算结果...
【技术特征摘要】
1.一种图像预测框重叠的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述一种图像预测框重叠的处理方法，其特征在于，所述获取目标检测框，之前还包括：
3.根据权利要求2所述一种图像预测框重叠的处理方法，其特征在于，所述根据所述第一iou计算结果标记目标检测框，得到检测目标标记结果包括：
4.根据权利要求3所述一种图像预测框重叠的处理方法，其特征在于，所述根据所述第一iou计算结果标记目标检测框，得到检测目标标记结果，还包括：
5.根据权利要求2所述一种图像预测框重叠的处理方法，其特征在于，所述根据所述第二iou计算结果，得到预测框重叠的处理结果包括：
6.根据权利要求5所述一种图像预测框重...
【专利技术属性】
技术研发人员：于兴华，崔金瀚，张宝鑫，王小鹏，邬竣韬，刘佳佳，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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