[发明专利]一种目标检测网络构建和目标检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种目标检测网络构建方法，其特征在于，包括：

获取图像样本集；

将所述图像样本集输入到神经网络模型，对所述神经网络模型进行训练，直至所述神经网络模型的损失值满足目标条件，得到目标检测网络，其中所述神经网络模型包括卷积层和线性层，所述卷积层用于对输入的图像样本进行一次卷积操作，所述线性层用于对一次卷积操作结果进行线性操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像样本集在输入神经网络之前，所述方法还包括：对输入的图像样本集进行数据增强处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用双线性插值法对所述神经网络模型线性层的线性操作结果进行图像采样处理。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，将所述图像样本集输入到神经网络模型，对所述神经网络模型进行训练，直至所述神经网络模型的损失值满足目标条件，包括：

根据所述损失值更新所述神经网络模型的参数权重；

当所述损失值满足目标条件时，得到用于进行目标检测的检测网络。

5.一种目标检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像；

将所述待检测图像输入到利用如权利要求1-4任一项所述的目标检测网络构建方法构建得到的目标检测网络，得到所述待检测图像的目标图像信息。

6.一种目标检测模型构建装置，其特征在于，包括：

第一获取模块,用于获取图像样本集；

构建模块,用于将所述图像样本集输入到神经网络模型，对所述神经网络模型进行训练，直至所述神经网络模型的损失值满足目标条件，得到目标检测网络，其中所述神经网络模型包括卷积层和线性层，所述卷积层用于对输入的图像样本进行一次卷积操作，所述线性层用于对一次卷积操作结果进行线性操作。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在所述第一获取模块之后构建模块之前还包括：

增强模块，用于对输入的图像样本集进行数据增强处理。

8.一种目标检测装置，其特征在于，包括：

第二获取模块，用于获取待检测图像；

检测模块，用于将所述待检测图像输入到利用如权利要求1-4任一项所述的目标检测网络构建方法构建得到的目标检测网络，得到所述待检测图像的目标图像信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-4中任一所述目标检测模型构建方法，或者如权利要求5所述的目标检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述目标检测模型构建方法，或者如权利要求5所述的目标检测方法的步骤。