[发明专利]目标检测方法及装置、存储介质、电子设备

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：

获取待检测图像，并将所述待检测图像输入至预先训练好的图像优化模型中，以使所述预先训练好的图像优化模型输出优化图像；

对所述优化图像进行语义信息提取得到图像语义信息，并对所述图像语义信息进行特征融合处理得到融合信息；

对所述融合信息进行多尺度目标检测得到所述待检测图像中的检测目标。

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，在所述将所述待检测图像输入至预先训练好的图像优化模型中之前，所述方法还包括：

获取原始图像样本以及与所述原始图像样本对应的优化图像样本，并利用所述原始图像样本和所述优化图像样本对所述图像优化模型进行训练得到待评价模型；

计算所述待评价模型的生成器损失值和感知损失值，并根据所述生成器损失值和所述感知损失值对所述待评价模型继续进行训练，以得到预先训练好的图像优化模型。

3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述对所述优化图像进行语义信息提取得到图像语义信息，并对所述图像语义信息进行特征融合处理得到融合信息，包括：

将所述优化图像输入至构建好的特征提取模型中，以使所述特征提取模型对所述优化图像进行语义信息提取得到图像语义信息，并对所述图像语义信息进行特征融合处理得到融合信息。

4.根据权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述将所述优化图像输入至构建好的特征提取模型中，包括：

对所述优化图像进行特征提取处理得到所述优化图像的图像权重，并对所述图像权重进行计算得到所述优化图像的特征权重；

将所述特征权重与所述优化图像输入至构建好的特征提取模型中。

5.根据权利要求1或3所述的目标检测方法，其特征在于，所述对所述优化图像进行语义信息提取得到图像语义信息，并对所述图像语义信息进行特征融合处理得到融合信息，包括：

利用残差网络对所述优化图像进行语义信息提取得到图像语义信息；

利用特征金字塔网络对所述图像语义信息进行特征融合处理得到融合信息。

6.根据权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，所述利用残差网络对所述优化图像进行语义信息提取得到图像语义信息，包括：

按照所述优化图像的图像通道分别对所述优化图像进行卷积计算得到多种高层次语义信息，并按照所述图像通道对所述多种高层次语义信息进行语义拼接处理得到拼接语义信息；

对所述拼接语义信息进行卷积计算得到卷积语义信息，并对所述卷积语义信息和所述优化图像进行层次融合处理得到图像语义信息。

7.根据权利要求5所述的目标检测方法，其特征在于，所述利用特征金字塔网络对所述图像语义信息进行特征融合处理得到融合信息，包括：

获取所述图像语义信息的下一语义信息，并将所述图像语义信息与所述下一语义信息进行特征融合处理得到融合信息。

8.一种目标检测装置，其特征在于，包括：

图像优化模块，被配置为获取待检测图像，并将所述待检测图像输入至预先训练好的图像优化模型中，以使所述预先训练好的图像优化模型输出优化图像；

信息融合模块，被配置为对所述优化图像进行语义信息提取得到图像语义信息，并对所述图像语义信息进行特征融合处理得到融合信息；

目标检测模块，被配置为对所述融合信息进行多尺度目标检测得到所述待检测图像中的检测目标。

9.一种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权利要求1-7中任意一项所述的目标检测方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器被配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-7中任意一项所述的目标检测方法。