【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标检测，特别是涉及一种跨模态的目标检测方法、训练方法及相关设备。
技术介绍
1、目标检测技术作为计算机视觉领域非常重要的任务之一，随着深度学习方法的快速发展，取得了快速的发展。
2、目前，可以采用跨模态的目标检测技术应用于目标检测任务。跨模态的目标检测任务主要是将多个不同模态信息联合起来，以进行目标检测任务。然而，将多个不同模态信息联合可能会影响任务的准确性，从而导致目标检测的准确度不高。
技术实现思路
1、本申请主要解决的技术问题是提供一种跨模态的目标检测方法、训练方法及相关设备，能够提高目标检测的准确度。
2、本申请第一方面提供了一种跨模态的目标检测方法，该方法包括：获取待检测图像和描述文本；分别对待检测图像和描述文本进行特征提取，得到图像特征和文本特征；利用匹配分支对图像特征和文本特征进行匹配处理，得到目标的类别；以及，利用定位分支对图像特征进行定位处理，得到目标的定位图。
3、本申请第二方面提供了一种目标检测模型的训练方法，目标检测模...
【技术保护点】
1.一种跨模态的目标检测方法，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，所述利用定位分支对所述图像特征进行定位处理，得到目标的定位图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一定位图对所述过渡特征进行特征分离，得到分离特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用匹配分支对所述图像特征和所述文本特征进行匹配处理，得到目标的类别，包括：
5.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，目标检测模型至少包含匹配分支和定位分支，所述训练方法包括：
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种跨模态的目标检测方法，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，所述利用定位分支对所述图像特征进行定位处理，得到目标的定位图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一定位图对所述过渡特征进行特征分离，得到分离特征，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用匹配分支对所述图像特征和所述文本特征进行匹配处理，得到目标的类别，包括：
5.一种目标检测模型的训练方法，其特征在于，目标检测模型至少包含匹配分支和定位分支，所述训练方法包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用定位分支对所述图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：殷俊，吴飞，王科洋，邵明，
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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