[发明专利]基于联合抑制的目标检测分类方法

权利要求书

1.一种基于联合抑制的目标检测分类方法，其特征在于，包括：

获取待检测分类数据；

基于所述待检测分类数据运行目标检测分类网络中的特征提取网络，得到特征提取结果；

将所述特征提取结果输入目标检测分类网络中的检测分支网络和分类分支网络，得到多个目标检测分类中间结果；所述目标检测分类中间结果包括检测结果、检测置信度、分类结果以及分类置信度；

基于抑制函数对所述多个目标检测分类中间结果进行非极大值抑制排序，将抑制函数取极大值的目标检测分类中间结果作为目标检测分类结论；所述抑制函数的变量包括检测置信度和分类置信度；

所述目标检测分类网络是基于样本训练得到的。

2.根据权利要求1所述的基于联合抑制的目标检测分类方法，其特征在于，所述目标检测分类网络中分类分支网络的训练损失函数包括检测损失项和分类损失项。

3.根据权利要求2所述的基于联合抑制的目标检测分类方法，其特征在于，所述检测损失项和分类损失项的权值不同。

4.根据权利要求2所述的基于联合抑制的目标检测分类方法，其特征在于，所述检测损失项为所述目标检测分类网络中检测分支网络输出的检测结果与检测标签的交并比；所述分类损失项为所述目标检测分类网络中分类分支网络输出的分类结果与分类标签的交叉熵。

5.根据权利要求1所述的基于联合抑制的目标检测分类方法，其特征在于，所述目标检测分类网络中检测分支网络的训练损失函数包括所述目标检测分类网络中检测分支网络输出的检测结果与检测标签的交并比。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的基于联合抑制的目标检测分类方法，其特征在于，所述待检测分类数据为待检测图像数据或者待检测点云数据。

7.一种基于联合抑制的目标检测分类系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测分类数据；

特征提取模块，用于基于所述待检测分类数据运行目标检测分类网络中的特征提取网络，得到特征提取结果；

检测分类模块，用于将所述特征提取结果输入目标检测分类网络中的检测分支网络和分类分支网络，得到多个目标检测分类中间结果；所述目标检测分类中间结果包括检测结果、检测置信度、分类结果以及分类置信度；

抑制模块，用于基于抑制函数对所述多个目标检测分类中间结果进行非极大值抑制排序，将抑制函数取极大值的目标检测分类中间结果作为目标检测分类结论；所述抑制函数的变量包括检测置信度和分类置信度；

所述目标检测分类网络是基于样本训练得到的。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述基于联合抑制的目标检测分类方法的步骤。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于联合抑制的目标检测分类方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于联合抑制的目标检测分类方法的步骤。