[发明专利]一种目标对象的检测方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种目标对象的检测方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法包括：获取待检测图像；基于预先训练的第一对象检测网络对所述待检测图像进行检测，确定所述待检测图像对应的检测结果；基于所述检测结果中各目标对象在所述待检测图像中的第一位置信息，从所述待检测图像中裁剪出各所述目标对象分别对应的区域图像；将所述区域图像输入至预先训练的分类网络，以通过所述分类网络对所述第一对象检测网络的检测结果进行校验，并基于校验结果确定检测结果。

技术领域

本公开涉及物体检测技术领域，具体而言，涉及一种目标对象的检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

使用检测网络进行目标检测是计算机视觉领域中的一个十分重要的方向，其可以被应用在许多实际任务中，如自动驾驶，机器人，智能医疗等。

相关技术中，检测网络对检测阈值的选取较为敏感，若相关的检测阈值选取过高，则可能会造成对目标对象的漏检；而若相关的检测阈值选取过低，则可能会造成对目标对象的误检，因此得到的检测结果的准确性较低。

发明内容

本公开实施例至少提供一种目标对象的检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种目标对象的检测方法，包括：

获取待检测图像；

基于预先训练的第一对象检测网络对所述待检测图像进行检测，确定所述待检测图像对应的检测结果；

基于所述检测结果中各目标对象在所述待检测图像中的第一位置信息，从所述待检测图像中裁剪出各所述目标对象分别对应的区域图像；

将所述区域图像输入至预先训练的分类网络，以通过所述分类网络对所述第一对象检测网络的检测结果进行校验，并基于校验结果确定检测结果。

这样，通过采用预先训练的分类网络对第一对象检测网络的检测结果进行校验，即使第一对象检测网络由于检测阈值设置的较低导致了对目标对象的误检，也可以由分类网络对误检结果进行滤除，从而可以降低第一对象检测网络对检测阈值的依赖，提高检测结果的准确性。

一种可能的实施方式中，所述基于所述检测结果中各目标对象在所述待检测图像中的第一位置信息，从所述待检测图像中裁剪出各所述目标对象分别对应的区域图像，包括：

针对任一所述目标对象，基于预设的放大参数对该目标对象对应的所述第一位置信息进行调整，确定裁剪处理时的第二位置信息；

基于所述第二位置信息对所述待检测图像进行裁剪处理，得到该目标对象对应的区域图像。

这样，通过使用放大参数进行裁剪处理，可以使得得到的区域图像能够包含完整的目标对象，从而能够确保校验结果的准确性。

一种可能的实施方式中，所述基于所述第二位置信息对所述待检测图像进行裁剪处理，得到该目标对象对应的区域图像，包括：

在检测到所述第二位置信息对应的位置坐标超出所述待检测图像的边界的情况下，将超过所述待检测图像边界的区域按照预设像素值进行像素点填充，得到该目标对象对应的区域图像；或者，

基于所述待检测图像边界的第三位置信息对所述第二位置信息进行调整，并基于调整后的第二位置信息对所述待检测图像进行裁剪处理，得到该目标对象对应的区域图像。

一种可能的实施方式中，训练所述分类网络的样本图像采用以下步骤获取：

获取带有标注框的样本图像；其中，所述标注框用于框选出所述样本图像所包含的至少一个目标对象，所述标注框包括基于人工标注的第一检测框和基于第二对象检测网络标注的第二检测框，或者所述标注框包括基于第二对象检测网络标注的第二检测框；