[发明专利]一种基于特征确定交并比阈值的目标检测方法

权利要求书

1.一种基于特征确定交并比阈值的目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标图片的目标特征信息，所述目标特征信息体现所述目标图片的特征；

获取交并比分布数据，所述交并比分布数据是体现区域提案网络输出的候选框与对应的真实标注框之间的交并比的统计分布的数据；

基于所述目标特征信息和所述交并比分布数据获取目标交并比阈值；

基于所述目标交并比阈值对所述目标图片进行目标检测；

所述获取交并比分布数据包括：

获取区域提案网络输出的候选框；

基于所述候选框获取所述交并比分布数据；

所述基于所述候选框获取所述交并比分布数据，包括：

分别获取与各所述候选框对应的真实标注框；

计算获取各候选框与对应的真实标注框之间的统计交并比数据；

基于所述统计交并比数据和预设的交并比区间获取各交并比区间中包含的候选框数目占所述候选框的总数的比例，统计获取交并比分布信息；

基于所述交并比分布信息获取所述交并比分布数据；

所述基于所述交并比分布信息获取所述交并比分布数据，包括：

基于所述交并比分布信息计算获取交并比均值和交并比方差；

分别使用全连接层对所述交并比均值和所述交并比方差进行学习，获取目标交并比均值和目标交并比方差，作为所述交并比分布数据；

所述基于所述目标特征信息和所述交并比分布数据获取目标交并比阈值，包括：

将所述目标特征信息、所述目标交并比均值和所述目标交并比方差作为正态分布公式的输入，通过全连接层网络学习获取目标分布公式；

基于所述目标分布公式获取交并比调整增量；

获取预设的交并比基础参数，基于所述交并比基础参数和所述交并比调整增量获取所述目标交并比阈值；

所述目标分布公式为：

其中，μ为tanh激活函数，ΔI为计算获得的交并比调整增量，e为自然常数，x′为目标特征信息，m′为目标交并比均值，v′为目标交并比方差。

2.根据权利要求1所述的基于特征确定交并比阈值的目标检测方法，其特征在于，所述获取目标图片的目标特征信息包括：

获取所述目标图片对应的特征图；

将所述特征图输入全连接层进行特征学习，获得所述目标图片的目标特征信息。

3.根据权利要求1所述的基于特征确定交并比阈值的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述目标交并比阈值对所述目标图片进行目标检测，包括：

基于所述目标交并比阈值进行正负样本划分，通过两阶段目标检测的方式对所述目标图片进行目标检测。

4.根据权利要求1所述的基于特征确定交并比阈值的目标检测方法，其特征在于，在所述基于所述目标交并比阈值对所述目标图片进行目标检测之后，所述方法还包括：

获取回归框；

基于所述回归框获取回归难度分布；

基于所述回归难度分布计算获取难度分布偏态系数；

基于所述难度分布偏态系数和所述交并比调整增量计算获取目标损失；

将所述目标损失进行梯度回传。

5.根据权利要求4所述的基于特征确定交并比阈值的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述回归框获取回归难度分布，包括：

分别获取与所述回归框对应的真实标注框，计算所述真实标注框和所述回归框的回归交并比；

对于每一个所述真实标注框，基于所述回归交并比获取各所述真实标注框对应的目标数目，其中，所述目标数目为所述真实标注框对应的目标回归框的个数，所述目标回归框与所述真实标注框的目标交并比大于预设回归阈值；

获取预设的目标数目区间，分别统计各目标数目区间对应分布的真实标注框的比例，作为所述回归难度分布。

6.根据权利要求5所述的基于特征确定交并比阈值的目标检测方法，其特征在于，所述目标损失为目标难度乘积和0之间的较大者，其中，所述目标难度乘积为所述难度分布偏态系数与所述交并比调整增量的乘积。