[发明专利]目标检测方法和装置

说明书

本公开的实施例公开了目标检测方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待检测图像；对待检测图像进行分析以确定待检测图像是否显示有检测目标；响应于确定待检测图像显示有检测目标，将待检测图像输入至预先训练的目标检测模型，得到检测结果信息，其中，检测结果信息用于指示检测目标显示在待检测图像中的位置。该实施方式避免了目标检测模型对不显示检测目标的待检测图像的处理所带来的不必要的功耗。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及目标检测方法和装置。

背景技术

目标检测是当前计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向。目标检测可以广泛应用于人脸检测和识别、步态识别、实例分割、机器人或智能车导航、智能监控等诸多领域。而且由于如深度学习等方法的快速发展，也带动目标检测算法的快速发展。

在基于神经网络实现的目标检测方法的实际应用中，经常会出现处理的图像中并没有检测目标的情况。而一般地无论图像中是否有检测目标，实现目标检测的神经网络还是会利用各个网络层对图像进行处理。

发明内容

本公开的实施例提出了目标检测方法和装置。

第一方面，本公开的实施例提供了一种目标检测方法，该方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行分析以确定待检测图像是否显示有检测目标；响应于确定待检测图像显示有检测目标，将待检测图像输入至预先训练的目标检测模型，得到检测结果信息，其中，检测结果信息用于指示检测目标显示在待检测图像中的位置。

在一些实施例中，响应于确定待检测图像不显示检测目标，输出用于提示待检测图像不显示检测目标的提示信息。

在一些实施例中，对待检测图像进行分析以确定待检测图像是否显示有检测目标，包括：将待检测图像输入至预先训练的、用于分类的卷积神经网络，以确定待检测图像是否显示有检测目标。

在一些实施例中，目标检测模型的网络层包括至少一个特征提取层、池化层和全连接层；以及将待检测图像输入至预先训练的目标检测模型，得到检测结果信息，包括：利用至少一个特征提取层提取待检测图像的特征图；利用池化层对提取的特征图的尺寸进行调整，以得到预设尺寸的特征图；将得到的预设尺寸的特征图输入至全连接层，以得到检测结果信息。

在一些实施例中，预设尺寸的特征图包括至少两个不同预设尺寸的特征图。

在一些实施例中，检测目标包括人脸。

第二方面，本公开的实施例提供了一种目标检测装置，该装置包括：获取单元，被配置成获取待检测图像；确定单元，被配置成对待检测图像进行分析以确定待检测图像是否显示有检测目标；检测单元，被配置成响应于确定待检测图像显示有检测目标，将待检测图像输入至预先训练的目标检测模型，得到检测结果信息，其中，检测结果信息用于指示检测目标显示在待检测图像中的位置。

在一些实施例中，上述装置还包括：输出单元，被配置成响应于确定待检测图像不显示检测目标，输出用于提示待检测图像不显示检测目标的提示信息。

在一些实施例中，确定单元进一步被配置成：将待检测图像输入至预先训练的、用于分类的卷积神经网络，以确定待检测图像是否显示有检测目标。

在一些实施例中，目标检测模型的网络层包括至少一个特征提取层、池化层和全连接层；以及检测单元进一步被配置成：利用至少一个特征提取层提取待检测图像的特征图；利用池化层对提取的特征图的尺寸进行调整，以得到预设尺寸的特征图；将得到的预设尺寸的特征图输入至全连接层，以得到检测结果信息。

在一些实施例中，预设尺寸的特征图包括至少两个不同预设尺寸的特征图。

在一些实施例中，检测目标包括人脸。