[发明专利]目标检测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

对待检测图像进行特征提取，得到n组不同尺度的第一特征，其中，n为大于1的整数；

将所述n组不同尺度的第一特征输入第一特征融合网络，所述第一特征融合网络包括n个特征融合层，在第n个特征融合层中，将第n组第一特征作为第n组第二特征；

在第i-1个特征融合层中，获取第i组第二特征以及所述第i组第二特征对应的权重参数，将所述第i组第二特征与所述权重参数相乘，并将相乘得到的特征与第i-1组第一特征融合，得到第i-1组第二特征，直至得到第1组第二特征；

将n组第二特征输入检测网络，得到所述待检测图像中目标的类别信息和位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取第i组第二特征对应的权重参数，包括：

对所述第i组第二特征进行全局平均池化，得到池化后的特征；

将所述池化后的特征输入全连接网络，得到所述第i组第二特征对应的权重参数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，将所述第i组第二特征与所述权重参数相乘，包括：

将所述第i组第二特征进行卷积运算，得到卷积后的特征；

将所述卷积后的特征与所述权重参数相乘，得到相乘后的特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在第i-1个特征融合层中，获取第i组第二特征以及所述第i组第二特征对应的权重参数，将所述第i组第二特征与所述权重参数相乘，并将相乘得到的特征与第i-1组第一特征融合，得到第i-1组第二特征，包括：

在第i-1个特征融合层中，获取第i组第二特征以及所述第i组第二特征对应的权重参数，将所述第i组第二特征与所述权重参数相乘，得到相乘后的特征；

对所述相乘后的特征进行上采样，得到上采样后的特征；

获取所述上采样后的特征对应的权重参数，将所述上采样后的特征与所述权重参数相乘，并将相乘得到的特征与第i-1组第一特征融合，得到第i-1组第二特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述上采样后的特征对应的权重参数，包括：

对所述上采样后的特征进行全局平均池化，得到池化后的特征；

将所述池化后的特征输入全连接网络，得到所述上采样后的特征对应的权重参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在第n个特征融合层中，将第n组第一特征作为第n组第二特征，包括：

对所述第n组第一特征进行全局平局池化，得到池化后的特征；

将所述池化后的特征与所述第n组第一特征相加，得到第n组第二特征。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将n组第二特征输入检测网络，得到所述待检测图像中目标的类别信息和位置信息，包括：

将n组第二特征输入第二特征融合网络，所述第二特征融合网络包括n个特征融合层，在第1个特征融合层中，将第1组第二特征作为第1组第三特征；

在第i个特征融合层中，获取第i-1组第三特征，并将所述第i-1组第三特征与第i组第二特征融合，得到第i组第三特征，直至得到第n组第三特征；

将n组第三特征输入检测网络，得到所述待检测图像中目标的类别信息和位置信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将n组第二特征输入检测网络，得到所述待检测图像中目标的类别信息和位置信息，包括：

将所述n组第二特征输入区域生成网络，得到初始候选框；

将所述初始候选框输入级联的检测网络，所述检测网络包括级联的m个检测子网络，将所述初始候选框在原始特征上进行感兴趣区域池化操作，并将池化后的特征输入第1级检测子网络，得到第1级的检测框及置信度；

对于第j-1级检测框，在原始特征上进行感兴趣区域池化操作，并将池化后的特征输入第j级检测子网络，得到第j级的检测框及置信度，直至得到第m级检测框及置信度作为最终结果；

对所述最终结果进行非极大值抑制，得到所述待检测图像中目标的类别信息和位置信息。