[发明专利]目标检测方法、装置和设备

说明书

本申请提供一种目标检测方法、装置和设备。该方法包括：获取待检测图像；对待检测图像进行特征提取，得到待检测图像对应的多通道特征图；将多通道特征图进行通道分组，对各组通道特征图分别进行特征提取，得到各通道的特征，将所有通道的特征进行重组，获得重组特征图；对重组特征图进行下采样，得到多种预设尺度的第一特征图；基于多种预设尺度的第一特征图进行目标检测，确定从待检测图像中检测出来的目标对象的类别和位置信息。本申请的方法，通过先分组进行通道特征提取再对提取的通道特征进行重组的方式，可以减少计算资源消耗，同时有助于提升目标检测精度，对硬件的算力需求降低，使得在算力相对较小的移动设备上也可实现目标检测。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种目标检测方法、装置和设备。

背景技术

随着人工智能技术的发展，基于深度神经网络的目标检测成为了计算机视觉领域的热门方向。目标检测旨在通过训练使计算机拥有对图像中的已定目标进行识别与定位的能力。

现阶段的目标检测算法模型种类繁多，但往往都存在模型过大的问题，导致需要消耗大量计算资源，这对硬件的算力需求高，难以在移动设备上实现。

发明内容

本申请提供一种目标检测方法、装置和设备，用以解决计算资源消耗大的问题。

第一方面，本申请提供一种目标检测方法，包括：

获取待检测图像；

对所述待检测图像进行特征提取，得到所述待检测图像对应的多通道特征图；

将所述多通道特征图进行通道分组，对各组通道特征图分别进行特征提取，得到各通道的特征，将所有通道的特征进行重组，获得重组特征图；

对所述重组特征图进行下采样，得到多种预设尺度的第一特征图；

基于所述多种预设尺度的第一特征图进行目标检测，确定从所述待检测图像中检测出来的目标对象的类别和位置信息。

第二方面，本申请提供一种目标检测装置，包括：

获取单元，用于获取待检测图像；

第一特征提取单元，用于对所述待检测图像进行特征提取，得到所述待检测图像对应的多通道特征图；

第二特征提取单元，用于将所述多通道特征图进行通道分组，对各组通道特征图分别进行特征提取，得到各通道的特征，将所有通道的特征进行重组，获得重组特征图；

第三特征提取单元，用于对所述重组特征图进行下采样，得到多种预设尺度的第一特征图；

目标检测单元，用于基于所述多种预设尺度的第一特征图进行目标检测，确定从所述待检测图像中检测出来的目标对象的类别和位置信息。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如上述第一方面所述的方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述第一方面所述的方法。

第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的方法。