目标检测、题目批改方法以及装置制造方法及图纸

本说明书实施例提供目标检测、题目批改方法以及装置，其中所述目标检测方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行目标检测，获得第一检测结果；基于待检测图像的第一图像特征，从图像库中查找与待检测图像匹配的参考图像，图像库中存储有指定任务下的多个标准图像；基于待检测图像和参考图像中关键点的特征信息，确定待检测图像和参考图像之间的映射关系，并基于映射关系，将参考图像中的目标框映射至待检测图像中，获得第二检测结果；融合第一检测结果和第二检测结果，获得目标检测结果。获取待检测图像，针对待检测图像分别进行目标检测和基于图像特征进行匹配映射，获得并融合第一检测结果和第二检测结果，得到高准确性的目标检测结果。

【技术实现步骤摘要】

本说明书实施例涉及图像处理，特别涉及一种目标检测、题目批改方法以及装置。

技术介绍

1、随着人工智能行业的兴起以及深度学习算法应用领域的日益广泛，深度学习算法越来越多的在图像识别领域进行应用。

2、比如，在题目识别以及批改领域，通用的目标检测为利用卷积神经网络针对图像特征进行学习，以自动对图像进行目标检测。进行目标检测时识别准确性、模型参数的选取、训练数据的质量等多方面因素均对会目标检测的准确性产生较大的影响，若其中任何一个环节处理出现问题，都可能导致准确性下降，而且待检测的图像中包含内容的类型多样且不同类型的内容具有不同的识别检测标准，使得模型学习繁琐度普遍较大，导致目前对图像进行目标检测的准确性并不高，因此，亟需一种保证对图像进行准确的目标检测的简便方法。

技术实现思路

1、有鉴于此，本说明书实施例提供了一种目标检测方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种题目批改方法，一种目标检测装置，一种题目批改装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序，以解决现有技术中存在的技术缺陷本文档来自技高网...

【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所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行目标检测，获得第一检测结果，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述待检测图像进行目标检测，获得第一检测结果之前，还包括：

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一图像特征包括第一文本特征和第一视觉特征；所述基于所述待检测图像的第一图像特征，从图像库中查找与所述待检测图像匹配的参考图像，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于图像库中各标准图像的第二文本特征和所述第一文本特...

【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所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行目标检测，获得第一检测结果，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述待检测图像进行目标检测，获得第一检测结果之前，还包括：

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一图像特征包括第一文本特征和第一视觉特征；所述基于所述待检测图像的第一图像特征，从图像库中查找与所述待检测图像匹配的参考图像，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于图像库中各标准图像的第二文本特征和所述第一文本特征，从所述各标准图像中查找候选图像，包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一视觉特征和所述候选图像的第二视觉特征，从所述候选图像中确定与所述待检测图像匹配的参考图像，包括：

7.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述待检测图像和所述参考图像中关键点的特征信息，确定所述待检测图像和所述参考图像之间的映射关系，包括：

8.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：林嘉芊，
申请(专利权)人：北京猿力未来科技有限公司，
类型：发明
国别省市：