[发明专利]一种基于特征确定交并比阈值的目标检测方法

说明书

本发明公开了一种基于特征确定交并比阈值的目标检测方法，其中，上述基于特征确定交并比阈值的目标检测方法包括：获取目标图片的目标特征信息，上述目标特征信息体现上述目标图片的特征；获取交并比分布数据，上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；基于上述目标特征信息和上述交并比分布数据获取目标交并比阈值；基于上述目标交并比阈值对上述目标图片进行目标检测。与现有技术相比，本发明方案可以根据目标图片的目标特征信息获取与该目标图片的目标交并比阈值，从而可以针对不同的目标图片调整对应的用于划分正负样本的目标交并比阈值，有利于提高目标检测的准确性。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及的是一种基于特征确定交并比阈值的目标检测方法。

背景技术

随着科学技术的迅速发展，目标检测也越来越得到关注。目标检测是计算机视觉中一个基础但重要的任务，具有巨大的实用价值且应用范围极广，在自动驾驶、医疗决策、监控、人机交互等许多领域都有着重要应用。在目标检测过程中，需要设置交并比(IOU，Intersection over Union)阈值，通过交并比阈值划分正负样本。

现有技术中，通常在目标检测过程中设置一个固定的交并比阈值，基于该固定的交并比阈值划分正负样本并进行目标检测。现有技术的问题在于，固定的交并比阈值没有考虑到不同的图片具有不一样的难度，在设计交并比阈值时没有考虑到可以使用图片特征信息，无法针对不同的图片调整用于划分正负样本的交并比阈值，不利于提高目标检测的准确性。

因此，现有技术还有待改进和发展。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于特征确定交并比阈值的目标检测方法，旨在解决现有技术中通过固定的交并比阈值划分正负样本并进行目标检测时，固定的交并比阈值没有考虑到不同的图片具有不一样的难度，无法针对不同的图片调整用于划分正负样本的交并比阈值，不利于提高目标检测的准确性的问题。

为了实现上述目的，本发明提供一种基于特征确定交并比阈值的目标检测方法，其中，上述方法包括：

获取目标图片的目标特征信息，上述目标特征信息体现上述目标图片的特征；

获取交并比分布数据，上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；

基于上述目标特征信息和上述交并比分布数据获取目标交并比阈值；

基于上述目标交并比阈值对上述目标图片进行目标检测。

可选的，上述获取目标图片的目标特征信息，包括：

获取上述目标图片对应的特征图；

将上述特征图输入全连接层进行特征学习，获得上述目标图片的目标特征信息。

可选的，上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；

基于上述候选框获取上述交并比分布数据。

可选的，上述基于上述候选框获取上述交并比分布数据，包括：

分别获取与各上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；

基于上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上述候选框的总数的比例，统计获取交并比分布信息；

基于上述交并比分布信息获取上述交并比分布数据。

可选的，上述基于上述交并比分布信息获取上述交并比分布数据，包括：