[发明专利]目标对象检测方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种目标对象检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取训练图像，将所述训练图像输入待训练的目标对象检测模型，所述训练图像包括目标对象对应的标签标注框；

对所述训练图像进行特征提取，得到多个尺度的初始训练特征图，各个初始训练特征图中包括对应的预设标注框；

分别对各个初始训练特征图进行特征处理，得到各个初始训练特征图分别对应的初始预测偏移量集合，所述初始预测偏移量集合包括初始训练特征图上各个预设标注框分别对应的初始预测偏移量；

基于预设标注框和对应的初始预测偏移量得到对应的初始预测标注框；

在当前初始训练特征图中，基于各个预设标注框和标签标注框之间的重合度，从各个预设标注框中确定参考标注框，将所述参考标注框对应的初始预测标注框作为所述当前初始训练特征图对应的中间预测标注框；

基于各个初始训练特征图分别对应的中间预测标注框得到更新标注框；

基于初始训练特征图得到初始训练特征图对应的中间训练特征图，将初始训练特征图与对应的中间训练特征图进行融合，得到对应的目标训练特征图；

基于所述更新标注框对所述目标训练特征图进行特征处理，得到更新标注框对应的目标预测标注框；

基于所述初始预测标注框和所述标签标注框的位置差异、所述目标预测标注框和所述标签标注框的位置差异生成回归损失，基于所述回归损失调整所述目标对象检测模型的模型参数，直至满足收敛条件，得到已训练的目标对象检测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象检测模型包括多个特征提取层，各个特征提取层依次连接，不同的特征提取层用于进行不同尺度的特征提取；

所述对所述训练图像进行特征提取，得到多个尺度的初始训练特征图，包括：

将当前特征提取层输出的当前初始训练特征图输入下一特征提取层，得到与当前初始训练特征图尺度相邻的初始训练特征图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个预设标注框和标签标注框之间的重合度，从各个预设标注框中确定参考标注框，包括：

将最大重合度对应的预设标注框作为所述参考标注框。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个初始训练特征图分别对应的中间预测标注框得到更新标注框，包括：

在各个中间预测标注框中，将与标签标注框重合度最大的中间预测标注框作为所述更新标注框。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个尺度的初始训练特征图为按尺度大小排列的初始训练特征图；

所述基于初始训练特征图得到初始训练特征图对应的中间训练特征图，包括：

将当前初始训练特征图的尺度缩放为所述当前初始训练特征图对应的相邻尺度，将缩放后的当前初始训练特征图作为与所述缩放后的当前初始训练特征图尺度一致的初始训练特征图所对应的中间训练特征图。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述更新标注框对所述目标训练特征图进行特征处理，得到更新标注框对应的目标预测标注框，包括：

基于各个初始训练特征图的尺度大小确定各个初始训练特征图之间的映射关系；

基于映射关系将所述更新标注框映射到初始训练特征图对应的目标训练特征图上；

对映射后的目标训练特征图进行特征处理，得到更新标注框对应的目标预测标注框。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对映射后的目标训练特征图进行特征处理，得到更新标注框对应的目标预测标注框，包括：

对映射后的目标训练特征图进行特征处理，得到更新标注框对应的目标预测偏移量；

基于更新标注框和对应的目标预测偏移量得到对应的目标预测标注框。