[发明专利]一种目标检测方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种目标检测方法及装置、电子设备和存储介质，其中，该方法包括：对图像进行特征提取，得到不同层级的图像特征；根据不同粒度网格对所述不同层级的图像特征进行空间位置信息处理，得到处理结果；根据所述不同层级的图像特征和所述处理结果，得到具备不同尺度和不同语义的特征；根据所述不同尺度和不同语义的特征进行目标检测，得到检测结果。采用本公开，可以提高分类精度且降低计算量。

技术领域

本公开涉及计算机视觉处理技术领域，尤其涉及一种目标检测方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

在计算机视觉处理的一目标检测场景中，为了实现目标检测，需要建模。方式一：在建模过程中，根据深层语义特征可以实现语义分类以很好的获取语义信息，可丢失了空间位置信息；方式二：根据浅层特征可以获取空间位置信息，可导致了很大的计算量，对计算资源要求高。总的来说，采用这两种方式，不仅分类精度不高且计算量很大，对此，相关技术中未存在有效的解决方案。

发明内容

本公开提出了一种目标检测的技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种目标检测方法，所述方法包括：

对图像进行特征提取，得到不同层级的图像特征；

根据不同粒度网格对所述不同层级的图像特征进行空间位置信息处理，得到处理结果；

根据所述不同层级的图像特征和所述处理结果，得到具备不同尺度和不同语义的特征；

根据所述不同尺度和不同语义的特征进行目标检测，得到检测结果。

采用本公开，可以通过不同粒度网格的网格化处理，将该图像特征以网格化进行划分再运算，可以降低运算量；且网格化的划分并不影响图像特征空间位置精准的确定，可以根据不同粒度网格对该图像特征进行空间位置信息处理，得到用于表征图像特征位置的处理结果，将该处理结果与该图像特征(如语义特征)进行融合，从而得到了具备不同尺度和不同语义的特征，根据具备不同尺度和不同语义的该特征，可以提高分类精度，并最终提高目标检测的精度。

可能的实现方式中，所述根据不同粒度网格对所述不同层级的图像特征进行空间位置信息处理，得到处理结果，包括：

根据不同粒度网格，对所述不同层级的图像特征进行网格所在区域和网格相连接区域的空间位置信息处理，得到所述处理结果。

采用本公开，可以将该图像特征由不同粒度网格的网格化处理后，对该图像特征进行网格所在区域和网格相连接区域的空间位置信息处理，以确定网格化的图像特征所对应的空间位置。

可能的实现方式中，所述根据不同粒度网格，对所述不同层级的图像特征进行网格所在区域和网格相连接区域的空间位置信息处理，得到所述处理结果，包括：

对所述不同层级图像特征，进行在不同粒度网格所在区域内部的空间位置关系处理，得到第一中间处理结果；

对所述第一中间处理结果，进行同一层级图像特征在不同粒度网格与网格外部相连接区域的空间位置关系处理，得到所述处理结果。

采用本公开，可以对该图像特征进行在不同粒度网格所在区域内部的空间位置关系处理，得到第一中间处理结果；对第一中间处理结果，进行同一层级图像特征在不同粒度网格与网格外部相连接区域的空间位置关系处理，由于可以对该图像特征所在网格当前区域，及与该当前区域相连接区域的位置进行确定，从而实现了对网格化的该图像特征所对应的空间位置的精准定位。

可能的实现方式中，所述进行同一层级图像特征在不同粒度网格与网格外部相连接区域的空间位置关系处理，得到所述处理结果，包括：

进行同一层级图像特征在不同粒度网格与网格外部相连接区域的空间位置关系处理，得到多个第二中间处理结果；