本发明专利技术实施例提供了一种目标检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：获取源场景对应的训练图像和背景图像；根据所述标注数据和所述背景图像构建标注图像训练样本对；根据所述未标注数据和所述背景图像构建未标注图像训练样本对；采用所述标注图像训练样本对和所述未标注图像训练样本对训练待训练的目标检测模型，得到预训练模型；获取目标场景的目标背景图像；将所述目标区域迁移至所述目标背景图像；本发明专利技术实施例提高了针对目标场景的目标检测模型的训练效率，进而提高了目标检测模型的部署效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及计算机，特别是涉及一种目标检测方法、一种目标检测装置、一种电子设备以及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
1、目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体)，确定目标的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。随着人工智能技术和硬件设备算力的迅速发展，目标检测模型的速度和精度也得到了极大提升，已经成为许多自动化系统的核心技术。目标检测模型帮助自动化设备准确识别并定位图像或视频中的物体，以便其执行相应的任务，不仅提高了生产效率，还增强了系统的智能化水平。
2、目前，自动化领域中目标检测模型的训练所需的数据通常在单一场景(环境)下(如实验室场景或自动化产线的某一场景)采集得到，然而，单一场景的数据训练的目标检测模型在环境变化后性能会退化，当目标检测模型有不同场景(如产线变更、不同应用场景环境差异大)的使用需求时，需要在目标场景中再次采集作为训练图像的数据并进行标注，再用于目标检测模型微调以保证模型性能，但是这种方式耗时耗力，导致目标检测模型的训练效率不高，进而导致目标检测模型的部署效率不高。
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【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，所述目标区域包括目标包围框和类别，根据所述标注数据和所述背景图像构建标注图像训练样本对，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述标注图像训练样本对包括标注正样本对和标注负样本对；根据所述目标区域、所述第一背景图像和所述第二背景图像，构建标注图像训练样本对，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述未标注数据和所述背景图像构建未标注图像训练样本对，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述背景区域确定所述分...
【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，所述目标区域包括目标包围框和类别，根据所述标注数据和所述背景图像构建标注图像训练样本对，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述标注图像训练样本对包括标注正样本对和标注负样本对；根据所述目标区域、所述第一背景图像和所述第二背景图像，构建标注图像训练样本对，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述未标注数据和所述背景图像构建未标注图像训练样本对，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述背景区域确定所述分割区域是否为前景区域，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述标注图像训练样本对包括未标注正样本对和未标注负样本对；根据所述目标分割区域、所述第三背景图像和所述第四背景图像，构建未标注图像训练样本对，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述标注图像训练样本对和所述未标注图像训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘志昌，张志伟，马茜元，席含，李卓，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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