多尺度目标检测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品制造方法及图纸

本申请涉及一种多尺度目标检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。该方法包括：提取待测图像的特征图信息；待测图像为包括至少两个不同尺度的目标的图像；基于特征图信息得到对应的图结构；图结构中的每个节点与特征图信息的每个位置一一对应；将图结构数据输入到第一模型，基于第一模型的图神经网络与自注意力机制得到待测图像中不同尺度的目标的局部特征信息；基于多头自注意力机制的第二模型，获取特征图信息中的全局特征信息；将局部特征信息和全局特征信息进行融合，得到第一目标特征信息；基于第一目标特征信息，对待测图像中不同尺度的目标进行目标检测。该方法可提高多尺度目标检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及信息，特别是涉及一种多尺度目标检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

1、传统的目标检测方法通常在固定尺度下进行，这在处理具有显著尺度变化的图像时可能效果不佳。多尺度目标检测技术通过引入多尺度或多分辨率的处理策略，以更全面地捕捉目标的不同尺度。但现目前，多尺度目标检测的准确性欠佳。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种多尺度目标检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，以提高多尺度目标检测的准确性。

2、第一方面，本申请提供了一种多尺度目标检测方法，包括：

3、提取待测图像的特征图信息；待测图像为包括至少两个不同尺度的目标的图像；

4、基于特征图信息得到对应的图结构；图结构中的每个节点与特征图信息的每个位置一一对应；

5、将图结构数据输入到预设的第一模型，基于第一模型的图神经网络与自注意力机制得到待测图像中不同尺度的目标的局部特征信息；

6、基于多头自注意力机制本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多尺度目标检测方法，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，所述将所述图结构数据输入到预设的第一模型，基于所述第一模型的图神经网络与自注意力机制得到所述待测图像中不同尺度的目标的局部特征信息，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二模型为转换器网络；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取待测图像的特征图信息，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述局部特征信息和所述全局特征信息进行融合，得到第一目标特征信，包括：

6.根据权利要求1至5任意...

【技术特征摘要】

1.一种多尺度目标检测方法，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，所述将所述图结构数据输入到预设的第一模型，基于所述第一模型的图神经网络与自注意力机制得到所述待测图像中不同尺度的目标的局部特征信息，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二模型为转换器网络；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取待测图像的特征图信息，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述局部特征信息和所述全局特征信息进行融合，得到第一目标特征信，包括：

6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：李铮，杨海明，钟赞煌，覃佳宇，刘芳，
申请(专利权)人：天翼云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：