【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，尤其涉及的是一种目标检测方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在面向复杂世界的开放物体检测技术中，测试集中可能出现训练集中未曾见过的类别。这种差异会限制目标检测系统的适用范围，如果不能有效地解决，可能会在实际应用中产生不良的影响。
2、传统的解决方法是在遇到新类别时重新收集数据及标注，然后将其加入训练集进行重新训练。然而，由于目标检测任务的标注非常繁琐，这种方式会耗费较多的人力和物力。因此，开发一种能够识别出训练集中未见类别物体的算法已成为刻不容缓的问题。
3、因此，现有技术还有待改进。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术缺陷，本专利技术提供一种目标检测方法及装置，以解决现有的开放目标检测方式效率低的问题。
2、本专利技术解决技术问题所采用的技术方案如下：
3、第一方面，本专利技术提供目标检测方法，包括：
4、获取未标记图像，通过联合检测器生成所述未标记图像的候选框，...
【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述通过联合检测器生成所述未标记图像的候选框，并计算候选框得分，包括：
3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述通过多模态预训练大模型计算所述未标记图像与所述候选框的大模型预测得分，包括：
4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述视觉嵌入特征和所述文本嵌入特征计算所述未标记图像与所述候选框的大模型预测得分，包括：
5.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述候选框得分和所述大模...
【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述通过联合检测器生成所述未标记图像的候选框，并计算候选框得分，包括：
3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述通过多模态预训练大模型计算所述未标记图像与所述候选框的大模型预测得分，包括：
4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述视觉嵌入特征和所述文本嵌入特征计算所述未标记图像与所述候选框的大模型预测得分，包括：
5.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述候选框得分和所述大模型预测得分进行融合计算，包括：
6.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺梦哲，
申请(专利权)人：深圳元戎启行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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