【技术实现步骤摘要】
本申请属于图像处理，尤其涉及一种图像检测方法、终端设备及计算机可读存储。
技术介绍
1、人脸检测是机器人与人进行交互非常重要的一环。在机器人降本增效的时代，虽然选用芯片的算力会降低，而用户对检测的实时性和准确性的要求不会降低。
2、目前的人脸检测方法，通常利用检测模型对输入图像进行人脸检测，获得检测结果。但现有的检测模型在检测过程中感受野范围较小，难以捕捉足够的特征信息，检测模型的性能较差，无法获得较准确地图像检测结果。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种图像检测方法、终端设备及计算机可读存储，可以有效提高检测模型的性能，从而提高图像检测结果的准确性。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种图像检测方法，包括：
3、获取预设的检测模型，其中，所述检测模型包括骨干网络和检测网络，所述骨干网络用于提取输入图像的特征图，所述检测网络用于根据所述骨干网络输出的特征图检测输入图像中的目标对象，所述骨干网络包括依次连接的多个第一模块，所述第一模块用于将输入的特征...
【技术保护点】
1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述第一模块包括第一子模块和第二子模块，所述第一子模块和所述第二子模块用于对输入的特征图进行特征数据的重新排列；
3.如权利要求2所述的图像检测方法，其特征在于，所述第一子模块对所述第一子图进行特征数据的重新排列，得到所述第三子图的步骤包括：
4.如权利要求2所述的图像检测方法，其特征在于，所述骨干网络还包括第二模块，所述第二模块与所述第一模块连接；
5.如权利要求4所述的图像检测方法，其特征在于，所述根据图像的不同维度对所述第二特...
【技术特征摘要】
1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述第一模块包括第一子模块和第二子模块，所述第一子模块和所述第二子模块用于对输入的特征图进行特征数据的重新排列；
3.如权利要求2所述的图像检测方法，其特征在于，所述第一子模块对所述第一子图进行特征数据的重新排列，得到所述第三子图的步骤包括：
4.如权利要求2所述的图像检测方法，其特征在于，所述骨干网络还包括第二模块，所述第二模块与所述第一模块连接；
5.如权利要求4所述的图像检测方法，其特征在于，所述根据图像的不同维度对所述第二特征图进行特征提取，得到处理后的所述第二特征图，包括：
6.如权利要求4所述的图像检测方法，其特征在于，所述检测网络包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾钰胜，董培，宋西来，庞建新，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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