[发明专利]池化方法、物体检测方法、装置、系统及计算机可读介质

权利要求书

1.一种池化方法，其特征在于，包括：

根据目标图像特征图的特征值，确定截取阈值；

将目标图像特征图的特征值与所述截取阈值进行比较；

将目标图像特征图内小于所述截取阈值的特征值设置为0，其他特征值保持不变，获得截取后的目标图像特征图；

对所述截取后的目标图像特征图进行平均值池化，得到池化后的目标图像特征图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标图像特征图的特征值，确定截取阈值，具体包括：

根据所述目标图像特征图的特征值的平均值及标准差，确定所述截取阈值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像特征图的特征值的平均值及标准差，确定所述截取阈值，具体包括：

求取目标图像特征图的特征值的平均值μ；

求取所述目标图像特征图的特征值的标准差σ；

获得截取阈值A＝μ+1.5σ。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述截取后的目标图像特征图进行平均值池化，得到池化后的目标图像特征图，具体包括：

在所述截取后的目标图像特征图中，将n*m矩阵区域内的特征值划分为一个池化区；

求取每个所述池化区的平均值，由所述平均值组成所述池化后的目标图像特征图。

5.一种物体检测方法，其特征在于，包括：

对输入图像进行多层卷积处理，获得多个特征图；

利用如权利要求1至4任一项所述的池化方法对所述特征图进行池化处理，得到多个低层次特征图和高层次特征图；

将所述低层次特征图和所述高层次特征图进行拼接，生成拼接特征图；

对所述拼接特征图进行物体分类，得到物体分类结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述利用如权利要求1至4任一项所述的池化方法对所述特征图进行池化处理之后，还包括：

对池化处理后的特征图进行正则化处理。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述拼接特征图进行物体分类，得到物体分类结果，具体包括：

对所述拼接特征图进行卷积处理，得到候选框区域；

对所述候选框区域进行池化处理，得到池化结果；

将所述池化结果输入到分类网络，得到所述物体分类结果。

8.一种池化装置，其特征在于，包括：

阈值确定模块，用于根据目标图像特征图的特征值，确定截取阈值；

对比模块，用于将目标图像特征图的特征值与所述截取阈值进行比较；

特征图获取模块，用于将目标图像特征图内小于所述截取阈值的特征值设置为0，其他特征值保持不变，获得截取后的目标图像特征图；

均值池化模块，用于对所述截取后的目标图像特征图进行平均值池化，得到池化后的目标图像特征图。

9.一种物体检测装置，其特征在于，包括：

卷积模块，用于对输入图像进行多层卷积处理，获得多个特征图；

如权利要求8所述的池化装置，用于对所述特征图进行池化处理，得到多个低层次特征图和高层次特征图；

拼接模块，用于将所述低层次特征图和所述高层次特征图进行拼接，生成拼接特征图；

分类模块，用于对所述拼接特征图进行物体分类，得到物体分类结果。

10.一种物体检测系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求5-7任一项所述的方法的步骤。

11.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行所述权利要求5-7任一所述方法。