【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像识别，尤其涉及一种图像对象的识别处理方法、装置及智能设备、存储介质、计算机程序产品。
技术介绍
1、随着深度学习技术的快速普及，以及智能设备计算能力的提升，语义分割技术性能大幅提升，其应用也日益广泛，在美颜美妆、p图领域，更换发型或染发方面的需求与日俱增。为了从图像中找到想要在后期处理的图像对象，若对整张图片使用深度学习技术进行语义分割，无疑会带来巨大的计算量以及无关区域的误检。
技术实现思路
1、本申请提供了一种图像对象的识别处理方法、装置及智能设备、存储介质、计算机程序产品，可提高从图像中识别图像对象的效率。
2、一方面，本申请提供了一种图像对象的识别处理方法，包括：
3、对获取的目标图像进行对象区域识别处理，得到在所述目标图像中的预测区域；
4、调用图像对象识别模型对所述预测区域中的子图像区域进行图像对象识别，确定各子图像区域是否属于待识别的图像对象；
5、根据图像对象识别的识别结果确定所述目标图像中的图像对象区域，其中，...
【技术保护点】
1.一种图像对象的识别处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的目标图像进行对象区域识别处理，得到在所述目标图像中的预测区域，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调用图像对象预测模型对所述目标图像进行区域预测，确定初始区域，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据区域扩展规则，对所述初始区域在所述目标图像中的位置进行调整，得到预测区域，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始区域的区域几何特征参数，选择对应的区域扩展规则之前，
【技术特征摘要】
1.一种图像对象的识别处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对获取的目标图像进行对象区域识别处理，得到在所述目标图像中的预测区域，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调用图像对象预测模型对所述目标图像进行区域预测，确定初始区域，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据区域扩展规则，对所述初始区域在所述目标图像中的位置进行调整，得到预测区域，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始区域的区域几何特征参数，选择对应的区域扩展规则之前，还包括：
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述初始区域面积满足面积条件包括：所述初始区域面积与所述目标图像的面积之间的比值大于预设的面积比例阈值。
7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
8.如权利要求4-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始区域的区域几何特征参数，选择对应的区域扩展规则，包括：
9.如权利要求4-6任一项所述的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐昊，张瑞，任逍航，程培，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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