[发明专利]图像检测方法、装置、设备、车辆和介质

说明书

本公开提供了一种图像检测方法、装置、设备、车辆和介质，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智慧城市和智能交通场景下。具体实现方案为：获取训练好的初始检测模型；其中，初始检测模型包括至少一个目标卷积层；目标卷积层中并联设置有至少两个尺寸的卷积核；将相同目标卷积层中的至少两个尺寸的卷积核进行融合，得到融合卷积核；将融合卷积核替换初始检测模型中相应目标卷积层中的至少两个尺寸的卷积核，得到目标检测模型，用于对待检测图像进行目标检测。通过本公开的技术方案，兼顾了图像检测精度和检测效率，同时提高了检测结果稳定性。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智慧城市和智能交通场景下。

背景技术

目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，就成为了近年来理论和应用的研究热点。

发明内容

本公开提供了一种图像检测方法、装置、设备、车辆和介质。

根据本公开的一方面，提供了一种图像检测方法，包括：

获取训练好的初始检测模型；其中，初始检测模型包括至少一个目标卷积层；目标卷积层中并联设置有至少两个尺寸的卷积核；

将相同目标卷积层中的至少两个尺寸的卷积核进行融合，得到融合卷积核；

将融合卷积核替换初始检测模型中相应目标卷积层中的至少两个尺寸的卷积核，得到目标检测模型，用于对待检测图像进行目标检测。

根据本公开的另一方面，还提供了一种图像检测装置，包括：

初始检测模型获取模块，用于获取训练好的初始检测模型；其中，初始检测模型包括至少一个目标卷积层；目标卷积层中并联设置有至少两个尺寸的卷积核；

融合卷积核得到模块，用于将相同目标卷积层中的至少两个尺寸的卷积核进行融合，得到融合卷积核；

目标检测模型得到模块，用于将融合卷积核替换初始检测模型中相应目标卷积层中的至少两个尺寸的卷积核，得到目标检测模型，用于对待检测图像进行目标检测。

根据本公开的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开任意实施例提供的一种图像检测方法。

根据本公开的另一方面，还提供了一种车辆，其中，车辆设置有本公开任意实施例提供的一种电子设备。

根据本公开的另一方面，还提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开任意实施例提供的一种图像检测方法。

根据本公开的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本公开任意实施例提供的一种图像检测方法。

根据本公开的技术，兼顾了图像检测精度和检测效率，同时提高了检测结果稳定性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是本公开实施例提供的一种图像检测方法的流程图；

图2是本公开实施例提供的另一种图像检测方法的流程图；