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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114118124A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111155999.3(22)申请日2021.09.29(71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层(72)发明人何悦谭啸孙昊(74)专利代理机构中科专利商标代理有限责任公司11021代理人庄锦军(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图5页(54)发明名称图像检测方法和装置(57)摘要本公开提供了一种图像检测方法,具体涉及人工智能领域,尤其涉及计算机视觉和深度学习技术领域,可应用于智慧城市和智能云。具体实现方案包括:对待检测图像进行特征提取,获取所述待检测图像的特征图;根据所述特征图,生成所述特征图中的预测框;根据目标对象的关键区域,生成所述预测框的掩模;以及使用所述掩模作为分类增强信息对所述预测框进行分类,获得所述预测框的类别。CN114118124ACN114118124A权利要求书1/2页1.一种图像检测方法,包括:对待检测图像进行特征提取,获取所述待检测图像的特征图;根据所述特征图,生成所述特征图中的预测框;根据目标对象的关键区域,生成所述预测框的掩模;以及使用所述掩模作为分类增强信息对所述预测框进行分类,获得所述预测框的类别。2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据目标对象的关键区域,生成所述预测框的掩模包括:将所述预测框输入到经训练的语义分割模型中,获取所述预测框的掩模。3.根据权利要求1或2所述的方法,还包括:对所述预测框进行坐标回归,以获取更新的预测框。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法,其中,所述对待检测图像进行特征提取,获取所述待检测图像的特征图包括:使用卷积神经网络对所述待检测图像进行特征提取,得到所述待检测图像的特征图;其中,所述卷积神经网络包括多个级联的卷积单元,并且所述多个级联的卷积单元中的最后一级卷积单元包括可变形卷积单元。5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述多个级联的卷积单元包括至少一个空洞卷积单元。6.一种图像检测装置,包括:特征提取模块,用于对待检测图像进行特征提取,获取所述待检测图像的特征图;预测框生成模块,用于根据所述特征图,生成所述特征图中的预测框;掩模生成模块,用于根据目标对象的关键区域,生成所述预测框的掩模;以及分类模块,用于使用所述掩模作为分类增强信息对所述预测框进行分类,获得所述预测框的类别。7.根据权利要求6所述的装置,其中,所述掩模生成模块包括:生成子模块,用于将所述预测框输入到经训练的语义分割模型中,获取所述预测框的掩模。8.根据权利要求6或7所述的装置,还包括:回归模块,用于对所述预测框进行坐标回归,以获取更新的预测框。9.根据权利要求6至8中任一项所述的装置,其中,所述特征提取模块包括:卷积神经网络子模块,用于使用卷积神经网络对所述待检测图像进行特征提取,得到所述待检测图像的特征图,其中,所述卷积神经网络子模块包括多个级联的卷积单元,并且所述多个级联的卷积单元中的最后一级卷积单元包括可变形卷积单元。10.根据权利要求9所述的装置,其中,所述多个级联的卷积单元包括至少一个空洞卷积单元。11.一种电子设备,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2CN114118124A权利要求书2/2页理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1‑5中任一项所述的方法。12.一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权利要求1‑5中任一项所述的方法。13.一种计算机程序产品,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权利要求1‑5中任一项所述的方法。3CN114118124A说明书1/10页图像检测方法和装置技术领域[0001]本公开涉及计算机技术领域,尤其涉及人工智能技术领域,具体涉及一种图像检测方法和装置。背景技术[0002]在监控场景等实际应用场景下,需要实时检测监控图像中的目标对象。然而,监控图像中的目标对象可能与其他对象彼此重叠,从而使目标对象的部分区域受到遮挡,这增大了检测目标对象的难度。另外,在这种实际应用场景下,还要求同时具有较高的检测精度、较快的检测速度和较低的硬件部署成本。发明内容[0003]本公开提供了一种图像检测方法和装置。[0004]根据本公开的一方面,提供了一种图像检测方法,包括:[0005]对待检测图像进行特征提取,获取所述待检