图像检测方法、图像检测装置及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请提出一种图像检测方法、图像检测装置及计算机存储介质，所述图像检测方法：按照图像检测模型的模型输入尺寸，确定划窗尺寸；基于所述划窗尺寸将待检测图像切割为若干区域图像；分别将每一区域图像输入所述图像检测模型，获取所述每一区域图像的目标检测框；将所述每一区域图像的目标检测框进行融合，生成所述待检测图像的目标检测结果。通过上述方式，在不改变算法网络等复杂度较高的操作前提下，将原有的模型适配大尺寸小目标素材场景。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及深度学习，特别是涉及一种图像检测方法、图像检测装置以及计算机存储介质。

技术介绍

1、在深度学习领域，模型对于能适配的目标尺寸是有要求的，这在算法网络结构设计完成之时就已经确定了。若目标相对于素材占比过小，则在模型推理的过程中，会因为对素材的缩放导致目标超出模型能够识别的最小尺寸而无法检出。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本申请提出了一种图像检测方法、图像检测装置以及计算机存储介质。

2、为解决上述技术问题，本申请提出了一种图像检测方法，所述图像检测方法包括：按照图像检测模型的模型输入尺寸，确定划窗尺寸；基于所述划窗尺寸将待检测图像切割为若干区域图像；分别将每一区域图像输入所述图像检测模型，获取所述每一区域图像的目标检测框；将所述每一区域图像的目标检测框进行融合，生成所述待检测图像的目标检测结果。

3、其中，所述基于所述划窗尺寸将待检测图像切割为若干区域图像，包括：基于所述划窗尺寸，确定滑动尺寸；按照所述划窗尺寸从所述待检测图像的初始点切割区域图像；从所述初始点按照所本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像检测方法，其特征在于，所述图像检测方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的图像检测方法，其特征在于，

4.根据权利要求2或3所述的图像检测方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的图像检测方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的图像检测方法，其特征在于，

8.根据权利要求7所述的图像检测方法，其特征在于，

9.一种图像检测装置，其特征在于，所述图像检测装置包括存储器以及与所述存...

【技术特征摘要】

1.一种图像检测方法，其特征在于，所述图像检测方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的图像检测方法，其特征在于，

4.根据权利要求2或3所述的图像检测方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的图像检测方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，

<...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑溢淳，陈斐洋，成福朋，赵天麒，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：