[发明专利]目标检测网络构建优化方法、装置、设备、介质及产品

说明书

本申请公开了一种目标检测网络构建优化方法，所述目标检测网络构建优化方法包括：获取高质量可视媒体数据及其对应的低质量可视媒体数据以及对应的真实标签，分别提取预设先验网络针对于高质量可视媒体数据的第一主干网侧面输出特征以及提取预设待训练目标检测网络针对于低质量可视媒体数据的第二主干网侧面输出特征；基于所述第一主干网侧面输出特征、所述第二主干网侧面输出特征和所述真实标签，构建特征相关性损失、显著目标位置损失以及显著性预测损失；基于所述特征相关性损失、所述显著性目标位置损失以及所述显著性预测损失，优化所述预设待训练目标检测网络，获得目标检测网络。本申请解决了显著性目标检测网络检测精度低的技术问题。

技术领域

本申请涉及的图像处理技术领域，尤其涉及一种目标检测网络构建优化方法、装置、设备、介质及产品。

背景技术

随着计算机软件和人工智能、大数据云服务应用的不断发展，图像处理技术的应用也越来越广泛。显著性目标检测广泛应用于计算机视觉任务，例如检测、分割以及压缩等任务，目前的显著性目标检测网络通常是基于高质量的可视媒体数据进行构建，其中，可视媒体数据包括图像、点云和视频等，例如，基于多尺度融合的图像显著性目标检测网络、基于边缘信息引导的图像显著性目标检测网络以及基于注意力响应的图像显著性目标检测网络等，其所能准确进行显著性目标检测的图像也仅为高质量的清晰图像，所以，现有的显著性目标检测网络对高质量的可视媒体数据的依赖程度较高，难以对低质量的可视媒体数据准确地进行显著性目标检测，进而现有的显著性目标检测网络的检测精度较低。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种目标检测网络构建优化方法、装置、设备、介质及产品，旨在解决现有技术中显著性目标检测网络检测精度低的技术问题。

为实现上述目的，本申请提供一种目标检测网络构建优化方法，所述目标检测网络构建优化方法应用于目标检测网络构建优化设备，所述目标检测网络构建优化方法包括：

获取高质量可视媒体数据、所述高质量可视媒体数据对应的低质量可视媒体数据以及对应的真实标签，分别提取预设先验网络针对于所述高质量可视媒体数据的第一主干网侧面输出特征以及提取预设待训练目标检测网络针对于所述低质量可视媒体数据的第二主干网侧面输出特征；

基于所述第一主干网侧面输出特征、所述第二主干网侧面输出特征和所述真实标签，构建表示所述预设先验网络与所述预设待训练目标检测网络之间的相关性的特征相关性损失、表示所述预设先验网络和所述预设待训练目标检测网络之间进行显著目标定位的显著目标位置损失以及显著性预测损失；

基于所述特征相关性损失、所述显著性目标位置损失以及所述显著性预测损失，优化所述预设待训练目标检测网络，获得目标检测网络。

本申请还提供一种目标检测网络构建优化装置，所述目标检测网络构建优化装置为虚拟装置，且所述目标检测网络构建优化装置应用于目标检测网络构建优化设备，所述目标检测网络构建优化装置包括：

提取模块，用于获取高质量可视媒体数据、所述高质量可视媒体数据对应的低质量可视媒体数据以及对应的真实标签，分别提取预设先验网络针对于所述高质量可视媒体数据的第一主干网侧面输出特征以及提取预设待训练目标检测网络针对于所述低质量可视媒体数据的第二主干网侧面输出特征；

损失构建模块，用于基于所述第一主干网侧面输出特征、所述第二主干网侧面输出特征和所述真实标签，构建表示所述预设先验网络与所述预设待训练目标检测网络之间的相关性的特征相关性损失、表示所述预设先验网络和所述预设待训练目标检测网络之间进行显著目标定位的显著目标位置损失以及显著性预测损失；

优化模块，用于基于所述特征相关性损失、所述显著性目标位置损失以及所述显著性预测损失，优化所述预设待训练目标检测网络，获得目标检测网络。