[发明专利]一种目标对象检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标对象检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像；

将所述待检测图像输入预先训练好的与目标对象对应的目标图像语义分割模型，输出尺寸与所述待检测图像的尺寸相同且包含目标对象标注的特征图；

根据所述特征图中包含的目标对象标注，确定所述待检测图像中包含的目标对象的数量及各目标对象的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标图像语义分割模型包括编码器和解码器，所述编码器由多个依次连接的密集块和相邻两个密集块之间的过渡层组成；

将所述待检测图像输入预先训练好的与目标对象对应的目标图像语义分割模型，输出尺寸与所述待检测图像的尺寸相同且包含目标对象标注的特征图，包括：

将所述待检测图像作为输入数据输入到所述编码器中的第一个密集块；

所述编码器中的密集块对输入该密集块的输入数据进行特征提取，并将提取的特征通过与下一个密集块之间的过渡层进行下采样后输入到下一个密集块，将所述编码器中最后一个密集块输出的特征作为所述编码器的输出数据；

将所述编码器的输出数据输入所述解码器；

所述解码器对输入的特征进行上采样，输出尺寸与所述待检测图像的尺寸相同且包含目标对象标注的特征图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述密集块包含多个密集层；

所述编码器中的密集块对输入该密集块的输入数据进行特征提取，包括：

所述密集块中的第一个密集层对输入所述密集块的输入数据进行特征提取；

除所述第一个密集层之外的其他密集层均以该密集层之前的所有密集层的输出数据作为输入数据进行特征提取；

将密集块中最后一个密集层提取的特征作为该密集块提取的特征。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述编码器的输出数据输入所述解码器之前，所述方法还包括：

采用空洞空间卷积池化金字塔对所述编码器的输出数据进行融合处理，以对融合处理后的所述编码器的输出数据执行输入所述解码器的步骤。

5.权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特征图中包含的目标对象标注，确定所述待检测图像中包含的目标对象的数量及各目标对象的位置，包括：

采用轮廓检测函数对所述特征图进行检测，确定目标对象所在的区域，一个区域对应一个目标对象；

将区域的数量作为所述待检测图像中包含的目标对象的数量，确定各区域的位置分别为其对应的目标对象的位置。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述特征图为0和1组成的二值图像，其中0表示填充值，1表示目标对象标注；

采用轮廓检测函数对所述特征图进行检测，确定目标对象所在的区域，包括：

采用轮廓检测函数对所述特征图中的目标对象标注进行检测，确定被0包围的1对应的区域为目标对象所在的区域。

7.一种目标对象检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测图像；

特征图生成模块，用于将所述待检测图像输入预先训练好的与目标对象对应的目标图像语义分割模型，输出尺寸与所述待检测图像的尺寸相同且包含目标对象标注的特征图；

检测模块，用于根据所述特征图中包含的目标对象标注，确定所述待检测图像中包含的目标对象的数量及各目标对象的位置。