[发明专利]一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请实施例提出一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，可以应用于自动驾驶、智慧交通等场景。该方法具体是：获取目标领域的待检测图像；对待检测图像进行处理，以得到待检测图像的头部特征图，头部特征图包括待检测图像中所述目标类型的对象的位置特征分布数据；根据头部特征图确定待检测图像的检测结果，检测结果包括待检测图像中目标类型的对象的位置数据。通过本方案，可以提高对象检测的效率和准确度。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的图像目标检测技术被广泛应用于人们的日常生活中以及工业领域中。

目前，常用的目标检测主要是通过源领域的样本图像和样本图像的标注进行检测网络模型的训练，然后对目标领域的样本图像进行人工标注，并通过带有标注的目标领域的样本图像对检测网络模型进行微调，从而达到模型也能检测目标领域图像的目的。由于人工介入浪费人力和耗费时间，并且人工介入可能由于主观因素，导致对样本图像的标注不够准确，从而对图像处理的效果不佳。

发明内容

本申请实施例提出了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，可以提高对象检测的效率和准确度。

本申请实施例一方面提供了一种图像处理方法，包括：

获取目标领域的待检测图像；

对所述待检测图像进行处理，以得到所述待检测图像的头部特征图，所述头部特征图包括所述待检测图像中目标类型的对象的位置特征分布数据；

根据所述头部特征图确定所述待检测图像的检测结果，所述检测结果包括所述待检测图像中所述目标类型的对象的位置数据。

本申请实施例一方面提供了一种图像处理装置，包括：

获取单元，用于获取目标领域的待检测图像；

处理单元，用于对所述待检测图像进行处理，以得到所述待检测图像的头部特征图，所述头部特征图包括所述待检测图像中目标类型的对象的位置特征分布数据；

确定单元，用于根据所述头部特征图确定所述待检测图像的检测结果，所述检测结果包括所述待检测图像中所述目标类型的对象的位置数据。

本申请实施例一方面提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的方法。

本申请实施例一方面提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，程序指令当被处理器执行时，执行上述各实施例中的方法。

本申请实施例一方面提供了一种计算机程序产品或计算机程序，计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，计算机指令存储在计算机可读存储介质中，计算机指令被终端设备的处理器执行时，执行上述各实施例中的方法。

通过本申请实施例提供的图像处理方法，可以对待检测图像进行处理，得到检测图像的头部特征图，其中，头部特征图包括所述待检测图像中目标类型的对象的位置特征分布数据。然后，根据检测图像的头部特征图即可确定待检测图像的检测结果。相比于人工标注目标领域的样本图像，本申请无需人工标注目标领域的样本图像，并可以自动识别得到待检测图像的检测结果，从而提高了对象检测的效率和准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种目标检测系统的结构示意图；