[发明专利]一种目标检测方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

利用预设卷积神经网络对获得的目标图像进行特征提取，获得第一特征图；

利用所述预设卷积神经网络中的预设全局自注意力模块，对所述第一特征图进行全局自注意力计算，获得第二特征图；

将所述第二特征图的图像矩阵转换为目标维度矩阵，并将所述目标维度矩阵输入至预设目标检测模型中进行目标检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述预设卷积神经网络中的预设全局自注意力模块，对所述第一特征图进行全局自注意力计算，获得第二特征图，包括：

利用所述预设全局自注意力模块的降维卷积核，对所述第一特征图的图像矩阵进行降维处理，获得第一图像矩阵；

利用预设维度转换函数，对所述第一图像矩阵分别进行两次不同的维度转换，获得的第二图像矩阵和第三图像矩阵；

对所述第二图像矩阵和第三图像矩阵进行乘积运算，获得特征权重矩阵；

利用预设卷积核，对所述第一图像矩阵进行卷积运算，获得第四图像矩阵，将第四图像矩阵与所述特征权重矩阵进行乘积运算，获得全局注意力矩阵；

利用所述预设全局自注意力模块的升维卷积核，对所述全局注意力矩阵进行升维处理，获得所述第二特征图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第二特征图的图像矩阵转换为目标维度矩阵，并将所述目标维度矩阵输入至预设目标检测模型中进行目标检测，包括：

利用所述预设维度转换函数，对所述第二特征图的图像矩阵进行维度拉平操作，获得所述目标维度矩阵；

将所述目标维度矩阵输入至所述预设目标检测模型的编码器，以使所述编码器对所述目标维度矩阵进行向量编码操作；将经过所述向量编码操作的所述目标维度矩阵输入至所述预设目标检测模型的解码器中进行所述目标检测。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述向量编码操作，包括：

所述编码器将预设位置编码矩阵与所述目标维度矩阵进行叠加，以使所述目标维度矩阵的各元素均携带有对应的位置编码信息，其中，所述位置编码信息包括绝对位置编码和相对位置编码。

5.一种目标检测系统，其特征在于，所述系统包括：

特征提取模块，用于利用预设卷积神经网络对获得的目标图像进行特征提取，获得第一特征图；

数据计算模块，用于利用所述预设卷积神经网络中的预设全局自注意力模块，对所述第一特征图进行全局自注意力计算，获得第二特征图；

目标检测模块，用于将所述第二特征图的图像矩阵转换为目标维度矩阵，并将所述目标维度矩阵输入至预设目标检测模型中进行目标检测。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述数据计算模块被设置为：

利用所述预设全局自注意力模块的降维卷积核，对所述第一特征图的图像矩阵进行降维处理，获得第一图像矩阵；

利用预设维度转换函数，对所述第一图像矩阵分别进行两次不同的维度转换，获得的第二图像矩阵和第三图像矩阵；

对所述第二图像矩阵和第三图像矩阵进行乘积运算，获得特征权重矩阵；

利用预设卷积核，对所述第一图像矩阵进行卷积运算，获得第四图像矩阵，将第四图像矩阵与所述特征权重矩阵进行乘积运算，获得全局注意力矩阵；

利用所述预设全局自注意力模块的升维卷积核，对所述全局注意力矩阵进行升维处理，获得所述第二特征图。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述目标检测模块被设置为：

利用所述预设维度转换函数，对所述第二特征图的图像矩阵进行维度拉平操作，获得所述目标维度矩阵；

将所述目标维度矩阵输入至所述预设目标检测模型的编码器，以使所述编码器对所述目标维度矩阵进行向量编码操作；将经过所述向量编码操作的所述目标维度矩阵输入至所述预设目标检测模型的解码器中进行所述目标检测。