[发明专利]一种目标检测方法及装置

说明书

本申请提供一种目标检测方法及装置；该方法包括：获取待检测图像的多个不同的第一特征向量以及第二特征向量；基于第一目标检测模型得到各个第一特征向量对应的第一目标检测结果，基于第二目标检测模型得到各个第二特征向量对应的第二目标检测结果；根据第一目标检测结果以及第二目标检测结果确定待检测图像的目标检测结果。由于第一特征向量对应的图像切割框的第一尺寸和与匹配的第二特征向量对应的图像切割框的第二尺寸不同，且维度尺寸最小的第一特征向量对应的第三尺寸与维度尺寸最小的第二特征向量对应的第四尺寸之间的差值小于设定阈值，使得第一目标检测结果和第二目标检测结果形成互补关系，从而提高目标检测结果的精度。

技术领域

本申请涉及机器视觉技术领域，具体而言，涉及一种目标检测方法及装置。

背景技术

YOLO目标检测模型将目标检测作为回归问题求解，并基于一个单独的端到端(end-to-end)神经网络，完成从待检测图像的输入到目标位置和类别的输出。YOLO在对待检测图像中的目标进行检测的时候，会按照一定的图像切割框大小，将待检测图像切割成多个网格(grid cell)，如果某个目标的中心落在某个grid cell中，就由该grid cell预测该目标。每个grid cell都会基于多个的大小不同的先验框，预测与先验框数量一致的回归框(bounding box)，bounding box所对应的坐标，即为目标在待检测图像中的坐标。

但是YOLO对待检测图像切割成多个网格后，若某些目标的中心点落于网格的边缘位置，会造成漏检的问题，进而造成对待检测图像进行目标检测的结果存在一定误差。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种目标检测方法及装置，能够减少由于网格边缘部分漏检所造成的待检测图像的目标检测结果存在较大误差的问题，以提高目标检测的精度。

第一方面，本申请实施例提供了一种目标检测方法，包括：

获取待检测图像的多个不同的第一特征向量，以及与各个第一特征向量分别匹配的第二特征向量；其中，所述第一特征向量所对应的图像切割框的第一尺寸和与该第一特征向量匹配的第二特征向量所对应的图像切割框的第二尺寸不同，且多个第一特征向量中的维度尺寸最小的第一特征向量对应的第三尺寸与多个第二特征向量中的维度尺寸最小的第二特征向量对应的第四尺寸之间的差值小于设定阈值；所述维度尺寸是指目标维度对应的元素数量；

针对每个第一特征向量，基于与该第一特征向量对应的第一目标检测模型、与该第一特征向量对应的图像切割框、以及与该第一目标检测模型对应的先验框，对所述待检测图像进行目标检测，得到与该第一特征向量对应的第一目标检测结果，以及，

针对每个第二特征向量，基于与该第二特征向量对应的第二目标检测模型、与该第二特征向量对应的图像切割框、以及与该第二目标检测模型对应的先验框，对所述待检测图像进行目标检测，得到与该第二特征向量对应的第二目标检测结果；

根据所述第一目标检测结果以及所述第二目标检测结果，确定所述待检测图像的目标检测结果。

第二方面，本申请实施例还提供一种目标检测装置，该装置包括：

获取模块，用于获取待检测图像的多个不同的第一特征向量，以及与各个第一特征向量分别匹配的第二特征向量；其中，所述第一特征向量所对应的图像切割框的第一尺寸和与该第一特征向量匹配的第二特征向量所对应的图像切割框的第二尺寸不同，且多个第一特征向量中的维度维度尺寸最小的第一特征向量对应的第三尺寸与多个第二特征向量中的维度维度尺寸最小的第二特征向量对应的第四尺寸之间的差值小于设定阈值；所述维度维度尺寸是指目标维度对应的元素数量；

第一识别模块，用于针对每个第一特征向量，基于与该第一特征向量对应的第一目标检测模型、与该第一特征向量对应的图像切割框、以及与该第一目标检测模型对应的先验框，对所述待检测图像进行目标检测，得到与该第一特征向量对应的第一目标检测结果，以及，