[发明专利]目标检测及目标检测网络的训练方法、装置及设备

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：

获得输入图像的特征数据；

根据所述特征数据，确定所述输入图像的多个候选边界框；

根据所述特征数据，获得所述输入图像的前景分割结果，其中，前景分割结果包含指示所述输入图像的多个像素中每个像素是否属于前景的指示信息；

根据所述多个候选边界框与所述前景分割结果，得到所述输入图像的目标检测结果，包括：

将所述多个候选边界框中与所述前景分割结果对应的前景图像区域之间的重叠区域在整个候选边界框中所占的比例大于第一阈值的候选边界框作为目标边界框；

基于所述目标边界框，得到所述输入图像的目标检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标边界框包括第一边界框和第二边界框，所述基于所述目标边界框，得到所述输入图像的目标检测结果，包括：

基于所述第一边界框和所述第二边界框之间的夹角，确定所述第一边界框和所述第二边界框的重叠参数；

基于所述第一边界框和所述第二边界框的重叠参数，确定所述第一边界框和所述第二边界框所对应的目标对象位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一边界框和所述第二边界框之间的夹角，确定所述第一边界框和所述第二边界框的重叠参数，包括：

根据所述第一边界框和所述第二边界框之间的夹角，获得角度因子；

根据所述第一边界框和所述第二边界框之间的交并比和所述角度因子，获得所述重叠参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述重叠参数为所述交并比与所述角度因子的乘积，其中，所述角度因子随着所述第一边界框和所述第二边界框之间的角度的增大而增大。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述交并比保持一定的条件下，所述重叠参数随着所述第一边界框和所述第二边界框之间的角度的增大而增大。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述重叠参数大于第二阈值的情况下，将所述第一边界框和所述边界框中的其中一个边界框作为目标对象位置。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述第一边界框和所述边界框中的其中一个边界框作为目标对象位置，包括：

确定所述第一边界框与所述前景分割结果对应的前景图像区域之间的重叠参数和所述第二边界框与所述前景图像区域之间的重叠参数；

将所述第一边界框和所述第二边界框中重叠参数较大的边界框作为目标对象位置。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述重叠参数小于或等于第二阈值的情况下，将所述第一边界框和第二边界框均作为目标对象位置。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，待检测的目标对象的长宽比大于特定数值。

10.一种目标检测网络的训练方法，其特征在于，所述目标检测网络包括特征提取网络、目标预测网络和前景分割网络，所述方法包括：

通过所述特征提取网络对样本图像进行特征提取处理，获得所述样本图像的特征数据；

根据所述特征数据，通过所述目标预测网络获得多个样本候选边界框；

根据所述特征数据，通过所述前景分割网络获得所述样本图像的样本前景分割结果，其中，所述样本前景分割结果包含指示所述样本图像的多个像素点中每个像素点是否属于前景的指示信息；

根据所述多个样本候选边界框和所述样本前景分割结果以及所述样本图像的标注信息，确定网络损失值；

基于所述网络损失值，对所述目标检测网络的网络参数进行调整，

在确定所述网络损失值的过程中，所述样本候选边界框的宽度所对应的权重高于所述样本候选边界框的长度所对应的权重。