[发明专利]目标检测模型的训练方法及装置、目标检测方法及装置

权利要求书

1.一种目标检测模型的训练方法，包括：

利用待训练的目标检测模型包括的由级联的至少两层子网络组成的主干网络，对样本图像进行逐级特征提取，得到特征数据，其中，所述至少两层子网络按照数据处理量的大小顺序排列；

利用所述待训练的目标检测模型包括的检测网络，对所述特征数据进行检测，得到所述样本图像中的目标对象的检测结果；

基于预设的损失函数，确定表示所述检测结果和预先对所述目标对象标注的标注信息之间的误差的损失值；

基于所述损失值，调整所述待训练的目标检测模型的参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用待训练的目标检测模型包括的由级联的至少两层子网络组成的主干网络，对样本图像进行逐级特征提取，得到特征数据，包括：

确定所述至少两层子网络中当前运行的目标子网络在所述主干网络中的位置；

由所述目标子网络包括的与所述位置对应的数据处理单元，对输入所述目标子网络的数据进行处理，得到所述目标子网络对应的子特征数据；

基于所述子特征数据，生成所述主干网络对应的特征数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述由所述目标子网络包括的与所述位置对应的数据处理单元，对输入所述目标子网络的数据进行处理，得到所述目标子网络对应的子特征数据，包括：

响应于确定所述目标子网络包括的与所述位置对应的数据处理单元包括下采样单元，利用所述下采样单元包括的至少一条数据处理分支，对输入所述下采样单元的数据进行下采样处理，得到至少一组待合并数据；

基于所述至少一组待合并数据，生成下采样特征数据；

基于所述下采样特征数据，确定所述目标子网络对应的子特征数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述利用所述下采样单元包括的至少一条数据处理分支，对输入所述下采样单元的数据进行下采样处理，得到至少一组待合并数据，包括：

利用所述下采样单元中的至少一个组卷积子单元和至少一个逐点卷积子单元构成的至少一条数据处理分支，对输入所述下采样单元的数据进行下采样处理，得到至少一组待合并数据。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述由所述目标子网络包括的与所述位置对应的数据处理单元，对输入所述目标子网络的数据进行处理，得到所述目标子网络对应的子特征数据，包括：

响应于确定所述目标子网络包括的与所述位置对应的数据处理单元包括特征提取单元，对输入所述特征提取单元的数据进特征提取处理，得到中间特征数据；

基于所述中间特征数据，确定所述目标子网络对应的子特征数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对输入所述特征提取单元的数据进特征提取处理，得到中间特征数据，包括：

利用所述特征提取单元中的至少一个组卷积子单元和至少一个逐点卷积子单元，对输入所述特征提取单元的数据进行特征提取处理，并利用所述特征提取单元中的捷径分支对数据进行跨层处理，得到中间特征数据。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述响应于确定所述目标子网络包括的与所述位置对应的数据处理单元包括特征提取单元，对输入所述特征提取单元的数据进特征提取处理，得到中间特征数据，包括：

响应于确定与所述位置对应的数据处理单元包括特征提取单元和下采样单元，且所述下采样单元位于特征提取单元之前，由所述特征提取单元，对所述下采样单元输出的下采样特征数据进行特征提取处理，得到中间特征数据。

8.根据权利要求2-7任一项所述的方法，其中，所述基于所述子特征数据，生成所述主干网络对应的特征数据，包括：

响应于确定所述目标子网络的位置为所述至少两层子网络的最后一层子网络，基于所述目标子网络对应的子特征数据，生成所述主干网络对应的特征数据。