对象检测方法、装置、计算机可读存储介质和处理器.pdf

(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CN114064958A(43)申请公布日2022.02.18(21)申请号202010796676.1(22)申请日2020.08.10(71)申请人阿里巴巴集团控股有限公司地址英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四层847号邮箱(72)发明人苏伟(74)专利代理机构北京博浩百睿知识产权代理有限责任公司11134代理人谢湘宁张文华(51)Int.Cl.G06F16/583(2019.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书5页说明书28页附图7页(54)发明名称对象检测方法、装置、计算机可读存储介质和处理器(57)摘要本发明公开了一种对象检测方法、装置、计算机可读存储介质和处理器。其中，该方法包括：获取待检测对象的目标图像；基于检测器对目标图像进行检测，得到待检测对象中的至少一个目标子对象，其中，检测器通过目标检测数据集进行训练得到；提取目标子对象的子对象特征；基于子对象特征在检索库中进行检索，得到目标子对象的类型，其中，检索库包括不同对象特征所来自的对象的类型。本发明解决了对对象进行检测的准确度低的技术问题。CN114064958ACN114064958A权利要求书1/5页1.一种对象检测方法，其特征在于，包括：获取待检测对象的目标图像；基于检测器对所述目标图像进行检测，得到所述待检测对象中的至少一个目标子对象，其中，所述检测器通过目标检测数据集进行训练得到；提取所述目标子对象的子对象特征；基于所述子对象特征在检索库中进行检索，得到所述目标子对象的类型，其中，所述检索库包括不同对象特征所来自的对象的类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待检测对象的目标图像之后，所述方法还包括：对所述目标图像进行数据增强；基于检测器对所述目标图像进行检测，得到所述待检测对象中的至少一个目标子对象，包括：基于所述检测器对数据增强后的所述目标图像进行检测，得到所述至少一个目标子对象。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述目标图像进行数据增强，包括：对所述目标图像进行数据扩充；和/或对所述目标图像进行数据变换。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述目标图像的数据进行数据扩充，包括：对所述目标图像按照目标缩放比例进行缩放；基于目标滑窗在缩放后的所述目标图像中确定多个滑窗区域；在所述多个滑窗区域中确定包括所述目标子对象的至少一个目标滑窗区域。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述目标图像的数据进行数据变换，包括：基于多组随机变换参数对所述目标图像的图像数据进行变换。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于检测器对所述目标图像进行检测，得到所述待检测对象中的至少一个目标子对象，包括：基于所述检测器中的特征提取网络层提取所述目标图像的图像特征；基于所述检测器中的第一卷积层对所述图像特征进行分类和回归，得到所述目标图像的目标区域，其中，所述第一卷积层连接于所述特征提取网络层，所述目标区域包括所述目标子对象；在所述目标区域中检测出所述目标子对象。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述目标区域中检测出所述目标子对象，包括：通过所述检测器中的损失函数对所述目标区域进行数据蒸馏和重叠软取样，得到多个目标检测框；从所述多个目标检测框中确定至少一个第一目标检测框，其中，所述第一目标检测框与预定检测框之间的交并比大于第一阈值；基于所述至少一个第一目标检测框确定所述目标子对象。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述至少一个第一目标检测框确定所述目标子对象，包括：2CN114064958A权利要求书2/5页在所述至少一个第一目标检测框中获取对应的数值最高的第二目标检测框；将所述多个目标检测框中与所述第二目标检测框的重叠度大于第二阈值的第三目标检测框对应的数值进行衰减；在所述多个目标检测框中，去除衰减后的数值低于第三阈值的所述第三目标检测框，得到至少一个第四目标检测框；在所述第四目标检测框中确定所述目标子对象。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，通过所述检测器中的损失函数对所述目标区域进行数据蒸馏和重叠软取样，得到多个目标检测框，包括：通过目标预测模型对所述目标区域中的数据进行预测，得到多个预测检测框和所述预测检测框的置信度，其中，所述目标预测模型为通过公共数据集训练得到，所述公共数据集包括已确定类型的对象的数据；对所述预测检测框进行重叠软取样，得到所述预测检测框的损失度；基于所述置信度对所述损失度进行加权，得到所述预测检测框的目标值；基于所述目标值从所述多个预测检测框中确定出所述多个目标检测框。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述目标子对象的子对象特征，包括：基于目标特