[发明专利]图像处理和神经网络训练方法及装置

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的第一特征图，以及多个尺度下的第二特征图；

根据所述第二特征图，确定所述待处理图像中目标对象的第一候选区域；

根据所述第一候选区域和所述第一特征图，对所述待处理图像中的目标对象进行检测，得到所述待处理图像的第一检测结果，其中，所述待处理图像的第一检测结果包括所述目标对象的位置和/或所述目标对象的类别置信度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一候选区域和所述第一特征图，对所述待处理图像中的目标对象进行检测，得到所述待处理图像的第一检测结果，包括：

根据所述第一候选区域在所述待处理图像中的位置，对所述第一特征图进行提取，得到候选特征图；

对所述候选特征图进行池化处理，得到与预设尺寸匹配的候选特征图；

对所述与预设尺寸匹配的候选特征图进行分类处理和/或回归处理，得到所述待处理图像的第一检测结果。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述待处理图像包括对原始图像进行预处理所得到的至少一个图像，所述预处理包括：图像重采样、图像归一化以及图像裁翻转剪中的一种或多种；

所述方法还包括：

根据所述原始图像对应的至少一个所述待处理图像的第一检测结果，进行过滤处理，得到所述原始图像的检测结果。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的第三特征图，以及多个尺度下的第四特征图；

对所述多个尺度下的第四特征图进行随机翻转，得到多个尺度下的第五特征图；

根据所述第五特征图，确定所述待处理图像中目标对象的第二候选区域；

根据所述第二候选区域和所述第三特征图，对所述待处理图像中的目标对象进行检测，得到所述待处理图像的第二检测结果，其中，所述待处理图像的第二检测结果包括所述目标对象的位置和/或所述目标对象的类别置信度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述待处理图像的第一检测结果与所述待处理图像的第二检测结果，得到所述待处理图像的第三检测结果。

6.一种神经网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取样本图像，其中，所述样本图像包括已标注的第一样本图像和未标注的第二样本图像；

将所述样本图像输入第一检测网络，获得所述样本图像的第一检测结果，其中，所述第一检测网络通过权利要求1至3中任意一项所述的图像处理方法对输入的图像进行处理，所述样本图像的第一检测结果包括所述样本图像中目标对象的位置和/或类别置信度；

将所述样本图像输入第二检测网络，获得所述样本图像的第二检测结果，其中，所述第二检测网络通过权利要求4所述的图像处理方法对输入的图像进行处理，所述样本图像的第二检测结果包括所述样本图像中目标对象的位置和/或类别置信度；

至少根据所述样本图像的第一检测结果和所述样本图像的第二检测结果，训练所述第一检测网络和所述第二检测网络。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取样本图像，包括：

获取已标注的原始第一样本图像和未标注的原始第二样本图像；

以所述原始第一样本图像中的标注为中心，对所述原始第一样本图像进行裁剪，得到所述第一样本图像；

以所述原始第二样本图像中的预测标注为中心，对所述原始第二样本图像进行裁剪，得到所述第二样本图像，其中，所述预测标注通过将所述原始第二样本图像输入所述第二检测网络所得到。