[发明专利]用于检测图像中的对象的方法和设备

权利要求书

1.一种通过对象检测设备执行的对象检测方法，所述对象检测方法包括：

接收输入图像；

使用对象检测模型获得从输入图像检测目标候选对象的结果；

使用错误预测模型获得从输入图像检测错误对象的结果；以及

基于检测目标候选对象的结果以及检测错误对象的结果来检测输入图像中的目标对象。

2.根据权利要求1所述的对象检测方法，其中，检测目标候选对象的结果包括：

在输入图像中检测的目标候选对象的目标区域以及与目标候选对象对应的对象分数，并且

其中，检测错误对象的结果包括：在输入图像中检测的错误对象的错误区域。

3.根据权利要求2所述的对象检测方法，其中，检测目标对象的步骤包括：

通过将基于目标候选对象的目标区域与错误对象的错误区域之间的重叠程度确定的权重施加到对象分数来确定目标候选对象的最终分数；以及

基于最终分数检测输入图像中的目标对象。

4.根据权利要求3所述的对象检测方法，其中，检测目标对象的步骤包括：

响应于目标候选对象的最终分数等于或大于阈值，将目标候选对象确定为目标对象。

5.根据权利要求1所述的对象检测方法，其中，对象检测模型基于从输入图像提取的特征数据提供检测目标候选对象的结果，并且

其中，错误预测模型基于从输入图像提取的另一特征数据提供检测错误对象的结果。

6.根据权利要求1所述的对象检测方法，

其中，对象检测模型基于从输入图像提取的特征数据提供检测目标候选对象的结果，

错误预测模型基于从输入图像提取的特征数据提供检测错误对象的结果，并且

对象检测模型和错误预测模型共享从输入图像提取特征数据的特征提取层。

7.根据权利要求1所述的对象检测方法，其中，对象检测模型和错误预测模型各自基于单独的神经网络。

8.根据权利要求2所述的对象检测方法，还包括：

使用错误补偿模型获得从输入图像检测目标候选对象的附加结果，

其中，附加结果包括使用错误补偿模型检测的目标候选对象的错误补偿目标区域。

9.根据权利要求8所述的对象检测方法，其中，检测目标对象的步骤包括：

通过将第一权重和第二权重施加到对象分数来确定目标候选对象的最终分数，第一权重基于使用对象检测模型检测的目标候选对象的目标区域与错误对象的错误区域之间的重叠程度来确定，第二权重基于使用对象检测模型检测的目标候选对象的目标区域与使用错误补偿模型检测的目标候选对象的错误补偿目标区域之间的重叠程度来确定；以及

基于最终分数检测输入图像中的目标对象。

10.根据权利要求1所述的对象检测方法，其中，错误预测模型输出检测错误对象的结果以及目标候选对象的附加结果，并且

其中，检测目标对象的步骤包括：基于检测目标候选对象的结果、检测错误对象的结果以及检测目标候选对象的附加结果来检测输入图像中的目标对象。

11.根据权利要求1所述的对象检测方法，其中，检测目标候选对象的结果包括检测多个对象类别的目标候选对象的结果，并且

其中，所述多个对象类别包括人和拍摄设备。

12.一种存储指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令在由一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行根据权利要求1至11中的任一项所述的方法。