【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种目标检测方法、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，目标检测方法广泛应用于各个领域并取得显著突破。传统的目标检测方法以预先确定的对象类别对图像进行目标检测，然而现实世界类别多样，预定义的类别通常无法达到类别全覆盖，导致无法高效识别不存在于预定义类别中的新目标。
2、基于此，如何实现对开放世界的目标检测成为亟需解决的技术问题。
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、电子设备及计算机可读存储介质，能够提高目标检测的准确性。
2、为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供了一种目标检测方法，所述目标检测方法包括：获取采集图像和目标对象的检测提示信息，所述采集图像包括待检测对象；根据所述采集图像的图像特征和所述检测提示信息的文本特征确定所述采集图像的融合特征；基于所述采集图像的融合特征对所述采集图像进行检测处理，得到所述采集图像中与所述检测提示信息对应的
【技术保护点】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述采集图像的图像特征和所述检测提示信息的文本特征确定所述采集图像的融合特征的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述对所述采集图像进行不同分辨率的特征提取处理，得到所述采集图像在不同分辨率下的图像特征的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述不同分辨率下的图像特征包括第一图像特征和第二图像特征，所述特征融合网络模型包括第一融合模块、第二融合模块和第三融合模块，所...
【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述目标检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述根据所述采集图像的图像特征和所述检测提示信息的文本特征确定所述采集图像的融合特征的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述对所述采集图像进行不同分辨率的特征提取处理，得到所述采集图像在不同分辨率下的图像特征的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述不同分辨率下的图像特征包括第一图像特征和第二图像特征，所述特征融合网络模型包括第一融合模块、第二融合模块和第三融合模块，所述将所述采集图像在不同分辨率下的图像特征和所述检测提示信息的文本特征输入特征融合网络模型中，得到所述特征融合网络模型输出的采集图像在不同分辨率下的融合特征的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，所述通过所述第一融合模块对所述上采样处理后的第一图像特征、所述第二图像特征和所述检测提示信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：张树钺，张诚成，马子昂，
申请(专利权)人：杭州华橙软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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