【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种目标检测的方法、装置及计算设备集群。
技术介绍
1、目前，目标检测是计算机视觉领域中的重要应用之一，目标检测是指将图像中可进行计数的目标以外接矩形框进行标示，并进行目标分类识别的过程。在工业场景中，技术人员通常使用基于深度目标检测模型学习的方法、基于图像切片的模板匹配方法或者基于配准的图像拼接重组方法，进行目标检测。由于工业场景中数据不断迭代更新，基于深度目标检测模型学习的方法中的目标检测模型对于新颖样本的检测能力较差；基于图像切片的模板匹配方法对于模板和相似度的要求较高，易造成目标检测不准确的情况；基于配准的图像拼接重组方法也使用了目标检测模型，并且图像拼接过程中存在目标形变等问题，目标检测也不准确。
2、因此，如何准确地进行目标检测是一个需要解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种目标检测的方法、装置及计算设备集群，通过模板与图像之间的模板匹配，确定图像中的模板位置，根据模板位置生成粗估区域，并且根据粗估区域生成多个候选区域...
【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一目标和所述第二目标之间的位置关系是从所述样本图像中提取得到的。
4.根据权利要求1至3任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述模板是对所述样本图像进行提取得到的，或者，是对所述样本图像的特征图像进行提取得到的。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述样本图像的特征图像是通过神经网络进行提取得到的。
6.根据权利要求1至5任一权利要求所述的方法，...
【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一目标和所述第二目标之间的位置关系是从所述样本图像中提取得到的。
4.根据权利要求1至3任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述模板是对所述样本图像进行提取得到的，或者，是对所述样本图像的特征图像进行提取得到的。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述样本图像的特征图像是通过神经网络进行提取得到的。
6.根据权利要求1至5任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一区域生成多个第一候选区域，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本图像的数据特征以及所述第一区域生成多个第一候选区域包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据高斯分布处理所述样本图像的数据特征，并根据所述第一区域生成所述多个第一候选区域包括：
9.一种目标检测装置，其特征在于，所述装置包括：
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，
11.根据权利要求10所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙若禹，张晓鹏，王子辰，田奇，
申请(专利权)人：华为云计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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