【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标检测，特别是涉及一种目标检测方法、目标检测模型的训练方法及相关装置。
技术介绍
1、随着计算机智能技术的发展，在图像处理领域，对目标检测任务的要求也逐渐提升。
2、目标检测可以对图像中的目标进行识别检测，获取目标在图像中的位置等信息。目前，目标检测方法主要是通过对采集图像进行图像处理来实现对目标的检测。然而，在图像中存在隐蔽的目标的情况下，对目标检测的准确度较低。
技术实现思路
1、本申请主要解决的技术问题是提供一种目标检测方法、目标检测模型的训练方法及相关装置，能够提高对隐蔽的目标检测的准确度。
2、为了解决上述问题，本申请第一方面提供了一种目标检测方法，该方法包括：获取目标图像的图像特征；利用图像特征进行第一分割检测，得到目标的初步分割特征和隐蔽程度评估值；对目标的初步分割特征和隐蔽程度评估值进行注意力处理，得到隐蔽程度注意力特征；基于隐蔽程度注意力特征进行第二分割检测，得到目标的最终分割图。
3、为了解决上述问题，本申请第二方面提供了...
【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，所述对所述目标的初步分割特征和隐蔽程度评估值进行注意力处理，得到隐蔽程度注意力特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述分割卷积特征和所述隐蔽嵌入特征进行注意力处理，得到所述隐蔽程度注意力特征之前，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述隐蔽程度注意力特征进行第二分割检测，得到目标的最终分割图，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图像特征包括多个层级的层级特征，不同层级的层...
【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，所述对所述目标的初步分割特征和隐蔽程度评估值进行注意力处理，得到隐蔽程度注意力特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述分割卷积特征和所述隐蔽嵌入特征进行注意力处理，得到所述隐蔽程度注意力特征之前，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述隐蔽程度注意力特征进行第二分割检测，得到目标的最终分割图，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图像特征包括多个层级的层级特征，不同层级的层级特征的尺度不同；所述利用所述隐蔽程度注意力特征和所述图像特征进行注意力处理，得到全局注意力特征，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：杨嘉敏，吴福明，魏云海，吴思铭，
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：
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