[发明专利]目标检测方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

获取待处理的检测图像；

将所述检测图像输入神经网络，根据所述检测图像的图像特征，确定目标检测对象对应的尺寸特征和角点特征，其中，所述尺寸特征是利用所述神经网络的第一分支网络得到的，所述角点特征是利用所述神经网络的第二分支网络得到的，所述尺寸特征包括所述目标检测对象在所述角点特征对应的长度特征和宽度特征；

基于所述尺寸特征和所述角点特征，确定所述目标检测对象在所述检测图像中的检测框；

基于所述检测框，从所述图像特征中提取所述目标检测对象对应的对象特征；

基于所述对象特征确定所述目标检测对象的类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测图像的图像特征，确定目标检测对象对应的尺寸特征和角点特征，包括：

对所述检测图像进行至少一级卷积处理，得到所述检测图像的图像特征；

对所述检测图像的图像特征进行角点池化处理，得到目标检测对象对应的尺寸特征和角点特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述卷积处理包括上采样处理和下采样处理；所述对所述检测图像进行至少一级卷积处理，得到所述检测图像的图像特征，包括：

对所述检测图像进行至少一级下采样处理，得到至少一级下采样处理后的第一特征图；

基于所述至少一级下采样处理后的第一特征图，得到至少一级上采样处理后的第二特征图；

基于所述至少一级下采样处理后的第一特征图和所述至少一级上采样处理后的第二特征图，得到所述检测图像的图像特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，每一级所述下采样处理后输出一个第一特征图，每一级所述上采样处理后输出一个第二特征图像；

所述基于所述至少一级下采样处理后的第一特征图，得到至少一级上采样处理后的第二特征图，包括：

针对所述至少一级上采样处理中的第一级上采样处理，将所述至少一级下采样处理中最后一级下采样处理后的第一特征图，作为所述第一级上采样处理的输入；

得到所述第一级上采样处理后输出的第二特征图；

针对所述至少一级上采样处理中的第N级上采样处理，将所述第N级上采样处理的上一级上采样处理后输出的第二特征图以及匹配于所述第N级上采样处理后输出的第二特征图的第一特征图，作为所述第N级上采样处理的输入；

得到所述第N级上采样处理输出的第二特征图，其中，N为大于1的正整数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第N级上采样处理的上一级上采样处理后输出的第二特征图以及匹配于所述第N级上采样处理后输出的第二特征图的第一特征图，作为所述第N级上采样处理的输入，包括：

将所述第N级上采样处理的上一级上采样处理后输出的第二特征图，与匹配于所述第N级上采样处理后输出的第二特征图的第一特征图进行特征融合，得到所述第N级上采样处理的输入。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述检测图像的图像特征进行角点池化处理，得到目标检测对象对应的尺寸特征和角点特征，包括：

对所述检测图像的图像特征进行角点池化处理，得到处理结果；

利用第一分支网络对所述处理结果进行卷积处理，得到目标检测对象对应的尺寸特征；

利用第二分支网络对所述处理结果进行卷积处理，得到目标检测对象对应的角点特征；其中，第一分支网络与第二分支网络的通道数不同。

7.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述尺寸特征和所述角点特征，从所述图像特征中提取所述目标检测对象对应的对象特征，包括：

根据所述尺寸特征和所述角点特征，确定与所述目标检测对象在所述检测图像中的图像区域存在映射关系的特征区域；

在所述图像特征的特征区域提取所述目标检测对象对应的对象特征。