[发明专利]目标检测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

通过目标检测网络模型对多个第一特征图进行处理，得到每个第一特征图的多个建议proposal框的尺寸参数和概率值，所述多个第一特征图是对待检测图像进行特征提取得到；

从每个第一特征图的多个proposal框的概率值中获取至少一个概率值，得到每个第一特征图对应的至少一个概率值，所述每个第一特征图对应的至少一个概率值均大于相应第一特征图的多个proposal框的概率值中的剩余概率值；

根据每个第一特征图对应的至少一个概率值所对应的proposal框的尺寸参数确定相应第一特征图中的至少一个proposal框的位置；

根据每个第一特征图中的至少一个proposal框的位置和所述多个第一特征图，提取每个proposal框所对应的感兴趣区域的特征数据；对提取的多个感兴趣区域的特征数据进行处理，得到所述待检测图像中的检测目标；

若所述目标检测网络模型包括分类层，所述分类层包括第一全连接层、第二全连接层、第三全连接层和softmax层；所述对提取的多个感兴趣区域的特征数据进行处理，得到所述待检测图像中的检测目标，包括：

通过所述第一全连接层和所述第二全连接层对提取的多个感兴趣区域的特征数据进行处理，得到多个第二特征图；获取所述第三全连接层的权重矩阵的转置矩阵，所述第三全连接层的权重矩阵的转置矩阵是在向所述目标检测网络模型输入所述待检测图像之前将所述第三全连接层的权重矩阵转换为按列存储得到的；通过所述第三全连接层，调用cuBLAS库对所述权重矩阵的转置矩阵和所述多个第二特征图中每个特征图对应的特征矩阵进行处理，得到特征向量，所述权重矩阵的转置矩阵和每个特征图对应的特征矩阵的运算类型均为第一类型，所述第一类型用于指示不对所述权重矩阵的转置矩阵和每个特征矩阵进行转置；通过所述softmax层对所述特征向量进行处理，得到所述多个感兴趣区域的检测概率，将所述多个感兴趣区域中检测概率大于参考检测概率的感兴趣区域确定为所述待检测图像中的检测目标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从每个第一特征图的多个proposal框的概率值中获取至少一个概率值，得到每个第一特征图对应的至少一个概率值，包括：

通过快速排序法或堆排序法或二分排序法，从每个第一特征图的多个proposal框的概率值中获取至少一个概率值，得到每个第一特征图对应的至少一个概率值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过快速排序法或堆排序法或二分排序法，从每个第一特征图的多个proposal框的概率值中获取至少一个概率值，得到每个第一特征图对应的至少一个概率值，包括：

通过所述快速排序法或堆排序法或二分排序法，从每个第一特征图的多个proposal框的概率值中获取后M个概率值；

确定获取的M个概率值中大于参考概率值的概率值，并将确定的概率值作为相应第一特征图对应的至少一个概率值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测网络模型包括分类层，所述分类层包括所述第一全连接层、所述第二全连接层、全局平均池化层和所述softmax层；

所述对提取的多个感兴趣区域的特征数据进行处理，得到所述待检测图像中的检测目标，包括：

通过所述第一全连接层和所述第二全连接层对提取的多个感兴趣区域的特征数据进行处理，得到所述多个第二特征图；

通过所述全局平均池化层对所述多个第二特征图中的每个第二特征图进行处理，得到特征向量；

通过所述softmax层对所述特征向量进行处理，得到所述多个感兴趣区域的检测概率，将所述多个感兴趣区域中检测概率大于参考检测概率的感兴趣区域确定为所述待检测图像中的检测目标。