[发明专利]锚点确定方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种锚点确定方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的第一特征图；通过锚点预测网络对所述第一特征图进行锚点预测，得到所述第一特征图中生成锚点的位置信息和所述锚点的形状信息。本公开实施例能够生成非均匀且形状任意的锚点，提高物体检测的准确率。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种锚点确定方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

锚点是当前物体检测技术中一个基本的元素，也是区域提议算法的基石。目前的物体检测器大都依赖密集且均匀的锚点生成方案，即在全图中按照预定于的尺度，长宽比和步长来生成均匀的锚点。

发明内容

本公开提出了一种锚点确定的技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种锚点确定方法，包括：对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的第一特征图；通过锚点预测网络对所述第一特征图进行锚点预测，得到所述第一特征图中生成锚点的位置信息和所述锚点的形状信息。

在一种可能的实现方式中，所述锚点预测网络包括位置预测子网络，所述通过锚点预测网络对所述第一特征图进行锚点预测，得到所述第一特征图中生成锚点的位置信息，包括：将所述第一特征图输入至所述位置预测子网络，确定所述第一特征图中各个位置生成锚点的概率；将所述概率大于或等于预设阈值的位置信息确定为所述锚点的位置信息。

在一种可能的实现方式中，所述锚点预测网络包括形状预测子网络，所述通过锚点预测网络对所述第一特征图进行锚点预测，得到所述第一特征图中所述锚点的形状信息，包括：将第一特征图输入至形状预测子网络，确定所述锚点的形状信息。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括基于所述锚点的形状信息，通过修正网络对所述第一特征图进行特征修正，得到第二特征图。

在一种可能的实现方式中，所述修正网络包括第一卷积层和第二卷积层，所述基于所述锚点的形状信息，通过修正网络对所述第一特征图进行特征修正，得到第二特征图，包括：将所述锚点的形状信息输入至第一卷积层，得到所述第二卷积层的偏移量；将所述第一特征图和所述偏移量输入至所述第二卷积层，得到所述第二特征图。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：对所述锚点和所述第二特征图进行分类和锚点校正，得到对所述待处理图像的识别结果。所述方法还包括：

在一种可能的实现方式中，对所述锚点和所述第二特征图进行分类和锚点校正，得到对所述待处理图像的推荐区域；对所述推荐区域和所述第二特征图进行分类和区域校正，得到对所述待处理图像的识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的第一特征图，包括；利用预先训练的特征提取网络对所述待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的第一特征图。

根据本公开的一方面，提供了一种锚点确定装置，包括：特征提取模块，用于对待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的第一特征图；锚点预测模块，用于通过锚点预测网络对所述第一特征图进行锚点预测，得到所述第一特征图中生成锚点的位置信息和所述锚点的形状信息。

在一种可能的实现方式中，所述锚点预测网络包括位置预测子网络，所述锚点预测模块包括：概率生成子模块，用于将所述第一特征图输入至所述位置预测子网络，确定所述第一特征图中各个位置生成锚点的概率；位置信息确定子模块，用于将所述概率大于或等于预设阈值的位置信息确定为所述锚点的位置信息。

在一种可能的实现方式中，所述锚点预测网络包括形状预测子网络，锚点预测模块包括：形状信息确定子模块，用于将第一特征图输入至形状预测子网络，确定所述锚点的形状信息。

在一种可能的实现方式中，所述锚点确定装置还包括：修正模块，用于基于所述锚点的形状信息，通过修正网络对所述第一特征图进行特征修正，得到第二特征图。