[发明专利]一种目标检测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

获取训练样本图像；

利用所述训练样本图像对预先搭建的目标检测模型进行训练，得到训练后模型；其中，所述目标检测模型包括特征增强网络；所述特征增强网络用于在训练过程中对所述训练样本图像中的小目标区域图像进行特征增强；

当获取到待检测图像，利用所述训练后模型输出对应的检测结果；

其中，所述目标检测模型还包括特征提取网络、RPN网络、分类器和回归器；

相应的，所述利用所述训练样本图像对预先搭建的目标检测模型进行训练，得到训练后模型，包括：

将所述训练样本图像输入至所述特征提取网络，得到对应的样本特征图；

利用所述RPN网络生成所述样本特征图对应的候选区域；

将所述候选区域映射到所述样本特征图上；

从所述候选区域中筛选出小目标区域；

利用所述特征增强网络对小目标区域特征图进行特征增强，得到对应的小目标增强特征图；所述小目标区域特征图为所述小目标区域内的图像；

将所述小目标增强特征图和大目标区域特征图输入至分类器和回归器，得到每个候选区域特征图对应的预测结果；

其中，所述预测结果包括目标类别和目标位置；所述目标类别为所述分类器输出的结果；所述目标位置为所述回归器输出的结果；所述大目标区域特征图为大目标区域内的图像，所述大目标区域为所述候选区域中的大目标区域；

将所述预测结果映射到初始的所述训练样本图像，利用非极大抑制方法得到对应的训练检测结果；

其中，所述利用所述特征增强网络对小目标区域特征图进行特征增强，得到对应的小目标增强特征图，包括：

步骤01：对所述小目标区域特征图进行特征提取，得到对应的小目标高级特征图；

步骤02：对所述小目标高级特征图进行上采样处理；

步骤03：对上采样处理后的所述小目标高级特征图进行重建，得到预设倍数的所述小目标高级特征图；

继续执行所述步骤01至步骤03，直到所述步骤01至步骤03的执行次数达到预设次数，得到所述小目标增强特征图；

其中，所述目标检测方法，还包括：

利用所述特征提取网络的下采样倍数确定所述预设次数。

2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述对所述小目标区域特征图进行特征提取，得到对应的小目标高级特征图，包括：

对所述小目标区域特征图进行残差结构处理，得到对应的小目标高级特征图。

3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述对所述小目标高级特征图进行上采样处理，包括：

利用预设数量个卷积核对所述小目标高级特征图进行卷积操作，然后进行亚像素卷积操作，以完成所述上采样处理。

4.根据权利要求1至3任一项所述的目标检测方法，其特征在于，还包括：

利用预先构建的目标损失函数计算所述目标检测模型的训练损失；所述训练损失包括增强损失、分类损失和回归损失。