[发明专利]一种图像目标检测方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本公开提供了一种图像目标检测方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机机器视觉和深度学习技术领域。具体实现方案为：获得待检测图像，并将待检测图像输入至预设的目标检测模型中，由预设的目标检测模型提取待检测图像多尺度的全局特征以及多尺度的局部特征，并将相同尺度的全局特征和局部特征进行融合，得到各尺度的融合后特征，并基于各尺度融合后的特征进行目标检测，来得到目标检测结果并输出。本公开实施例中，目标检测模型提取并融合了待检测图像的多尺度全局特征以及局部特征，即在图像检测过程中，高效结合待检测图像的全局信息以及局部信息，提高了图像检测的准确度。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机机器视觉和深度学习技术。

背景技术

目前，很多应用场景都需要对图像进行目标检测，以从图像中检测出目标物。例如：在交通监控应用场景中，需要对监控视频图像进行检测，根据需求从图像中检测出车辆、人、建筑物或交通标识等目标物。

发明内容

本公开提供了一种用于提高检测准确度的图像目标检测方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种图像目标检测方法，包括：

获得待检测图像；

将待检测图像输入预先设置的目标检测模型中，以使所述目标检测模型从所述待检测图像中提取多尺度的全局特征和多尺度的局部特征，将相同尺度的全局特征和局部特征进行融合，得到各个尺度的融合后特征，基于各个尺度的融合后特征对待检测图像进行目标检测，得到目标检测结果；

获得所述目标检测模型输出的目标检测结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种图像目标检测装置，包括：

待检测图像获取模块，用于获得待检测图像；

待检测图像输入模块，用于将待检测图像输入预先设置的目标检测模型中；

模型处理模块，用于所述目标检测模型从所述待检测图像中提取多尺度的全局特征和多尺度的局部特征，将相同尺度的全局特征和局部特征进行融合，得到各个尺度的融合后特征，基于各个尺度的融合后特征对待检测图像进行目标检测，得到目标检测结果；

目标检测结果获取模块，用于获得所述目标检测模型输出的目标检测结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，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能够执行上述任一所述的图像目标检测方法。

根据本公开的另一方面，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，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述任一所述的图像目标检测方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述任一所述的图像目标检测方法。

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是根据本公开提供的图像目标检测方法的第一实施例的示意图；

图2是根据本公开提供的目标检测模型的第一实施例的示意图；