[发明专利]对象检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备在审
申请号: | 201811536563.7 | 申请日: | 2018-12-14 |
公开(公告)号: | CN110175975A | 公开(公告)日: | 2019-08-27 |
发明(设计)人: | 李峰;邱日明;赵世杰;易阳;左小祥 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/70;G06N3/04 |
代理公司: | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 何平;邓云鹏 |
地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 特征提取 对象状态 网络集合 子网络 目标对象检测 待检测图像 并行 计算机可读存储介质 位置特征信息 计算机设备 对象检测 特征信息 位置特征 融合子 目标检测对象 检测对象 检测图像 输出目标 位置区域 网络 申请 | ||
本申请涉及一种对象检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备,该方法包括:获取待检测图像;将待检测图像输入至目标对象检测模型,目标对象检测模型通过第一特征提取网络集合对待检测图像进行特征提取得到对象状态特征信息,第一特征提取网络集合包括并行的对象状态特征提取子网络和与各个并行的对象状态特征提取子网络连接的第一融合子网络;目标对象检测模型将对象状态特征信息输入至第二特征提取网络集合,得到待检测图像中的目标检测对象对应的位置特征信息,第二特征提取网络集合包括并行的位置特征提取子网络和与各个并行的位置特征提取子网络连接的第二融合子网络;根据位置特征信息输出目标检测对象对应的位置区域。
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,特别是涉及一种对象检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。
背景技术
随着计算机技术的迅速发展,通常使用对象检测模型来检测得到图像中的目标对象所在的区域,例如,使用对象检测模型来检测图像中的手势所在的具体位置等。然而,现有技术中,针对图像中较小的目标对象,如分辨率较高的图像中的小目标对象,使用一般的对象检测模型比较难检测出来,因此容易造成对象检测模型的准确率较低。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够保证目标对象检测准确度和目标对象计算复杂度之间的平衡的对象检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。
一种对象检测方法,包括:
获取待检测图像;
将待检测图像输入至目标对象检测模型,目标对象检测模型通过第一特征提取网络集合对待检测图像进行特征提取得到对象状态特征信息,第一特征提取网络集合包括并行的对象状态特征提取子网络和与各个并行的对象状态特征提取子网络连接的第一融合子网络;
目标对象检测模型将对象状态特征信息输入至第二特征提取网络集合,得到待检测图像中的目标检测对象对应的位置特征信息,第二特征提取网络集合包括并行的位置特征提取子网络和与各个并行的位置特征提取子网络连接的第二融合子网络;
根据位置特征信息输出目标检测对象对应的位置区域。
一种对象检测装置,该装置包括:
待检测图像获取模块,用于获取待检测图像;
目标对象检测模型检测模块,用于将待检测图像输入至目标对象检测模型,目标对象检测模型通过第一特征提取网络集合对待检测图像进行特征提取得到对象状态特征信息,第一特征提取网络集合包括并行的对象状态特征提取子网络和与各个并行的对象状态特征提取子网络连接的第一融合子网络;
目标对象检测模型检测模块还用于目标对象检测模型将对象状态特征信息输入至第二特征提取网络集合,得到待检测图像中的目标检测对象对应的位置特征信息,第二特征提取网络集合包括并行的位置特征提取子网络和与各个并行的位置特征提取子网络连接的第二融合子网络;
位置区域输出模块,用于根据位置特征信息输出目标检测对象对应的位置区域。
一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,该处理器执行所述程序时实现以下步骤:
获取待检测图像;
将待检测图像输入至目标对象检测模型,目标对象检测模型通过第一特征提取网络集合对待检测图像进行特征提取得到对象状态特征信息,第一特征提取网络集合包括并行的对象状态特征提取子网络和与各个并行的对象状态特征提取子网络连接的第一融合子网络;
目标对象检测模型将对象状态特征信息输入至第二特征提取网络集合,得到待检测图像中的目标检测对象对应的位置特征信息,第二特征提取网络集合包括并行的位置特征提取子网络和与各个并行的位置特征提取子网络连接的第二融合子网络;
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