[发明专利]一种小目标的检测方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 201910933275.3 | 申请日: | 2019-09-29 |
公开(公告)号: | CN110782430A | 公开(公告)日: | 2020-02-11 |
发明(设计)人: | 徐明亮;吕培;崔丽莎;姜晓恒;张晨民;闫杰;李丙涛;王彦辉 | 申请(专利权)人: | 郑州金惠计算机系统工程有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06K9/32;G06N3/04 |
代理公司: | 41134 郑州铭晟知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人: | 张鹏 |
地址: | 450001 河南省郑州市*** | 国省代码: | 河南;41 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 待检测图像 上下文感知模块 特征图像 包围框 空间分辨率 上下文信息 输出 存储介质 底层特征 电子设备 目标检测 目标信息 特征提取 语义信息 原始图像 小目标 分辨率 检测 尺度 捕捉 预测 | ||
1.一种小目标的检测方法,其特征在于,该检测方法包括以下步骤:
对原始图像进行特征提取得到待检测图像;
通过上下文感知模块对所述待检测图像进行处理,保持所述待检测图像的空间分辨率,并扩大感受野,输出多个不同感受野的特征图像;
根据每个所述特征图像,预测包围框的大小;
输出所述包围框。
2.根据权利要求1所述的一种小目标的检测方法,其特征在于,所述上下文感知模块包括多个感知分支,每个感知分支包括1×1卷积的降维层、3×3卷积的扩张卷积层和1×1卷积的维度恢复层,每个分支的处理过程包括以下步骤:
将所述待检测图像作为输入特征图,通过降维层降低所述输入特征图的数据维度,得到降维图像;
将所述降维图像通过堆叠的多个不同扩张率的卷积组成的扩张卷积层,得到扩大感受野的感知图像,所述扩张卷积层包括至少一个3×3卷积的卷积层;
所述感知图像通过维度恢复层恢复数据维度,得到与所述输入特征图的数据维度相同的特征图像。
3.根据权利要求1所述的一种小目标的检测方法,其特征在于,所述上下文感知模块包括共享降维层、共享扩张卷积层和多个维度恢复层,所述共享扩张卷积包括多个共享分支,每个所述共享分支由至少一个卷积层构成,相邻所述共享分支共用相同的卷积层;多个所述共享分支共用一个所述共享降维层,每个所述共享分支对应一个维度恢复层,其处理过程包括以下步骤:
将所述待检测图像作为输入特征图,通过所述共享降维层降低所述输入特征图的数据维度,得到降维图像;
所述降维图像通过共享扩张卷积层,得到多张扩大感受野的感知图像;
每个所述感知图像通过相应的维度恢复层恢复数据维度,得到多个与所述输入特征图的数据维度相同的特征图像。
4.根据权利要求2或者3所述的一种小目标的检测方法,其特征在于,在得到与所述待检测图像的数据维度相同的特征图像之后,还包括以下步骤:
在每个所述特征图像中加入残差连接,得到优化后的特征图像;
每个所述优化后的特征图像经过相应的增强层处理,增强特征的辨别力,得到优化特征图像。
5.一种小目标的检测装置,其特征在于,该检测装置包括:
特征提取模块,用于对原始图像进行特征提取得到待检测图像;
上下文感知模块,用于通过上下文感知模块对所述待检测图像进行处理,保持所述待检测图像的空间分辨率,并扩大感受野,输出多个不同感受野的特征图像;
预测包围框模块,用于根据每个所述特征图像,预测包围框的大小;和
输出模块,用于输出所述包围框。
6.根据权利要求5所述的一种小目标的检测装置,其特征在于,所述上下文感知模块包括多个感知分支,每个感知分支包括:
降维层,用于将所述待检测图像作为输入特征图,降低所述输入特征图的数据维度,得到降维图像;
扩张卷积层,用于将所述降维图像通过堆叠的多个不同扩张率的卷积组成的扩张卷积层,得到扩大感受野的感知图像,所述扩张卷积层包括至少一个3×3卷积的卷积层;和
维度恢复层,用于通过维度恢复层将所述感知图像的维度进行恢复,得到与所述输入特征图的数据维度相同的特征图像。
7.根据权利要求6所述的一种小目标的检测装置,其特征在于,所述上下文感知模块包括:
共享降维层,用于将所述待检测图像作为输入特征图,降低所述输入特征图的数据维度,得到降维图像;
共享扩张卷积层,包括多个共享分支,每个所述共享分支由至少一个卷积层构成,相邻所述共享分支共用相同的卷积层;多个所述共享分支共用一个所述共享降维层,每个所述共享分支对应一个维度恢复层;用于将所述降维图像通过共享扩张卷积层,得到多张扩大感受野的感知图像;
维度恢复层,用于通过与所述共享分支对应的维度恢复层恢复所述感知图像的数据维度,得到多个与所述输入特征图的数据维度相同的特征图像。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于郑州金惠计算机系统工程有限公司,未经郑州金惠计算机系统工程有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910933275.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。