目标检测方法、训练方法、装置、电子设备以及存储介质.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CN113989568A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111279603.6(22)申请日2021.10.29(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)发明人康帅(74)专利代理机构中科专利商标代理有限责任公司11021代理人吴晓兵(51)Int.Cl.G06V10/764(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06K9/62(2022.01)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)发明名称目标检测方法、训练方法、装置、电子设备以及存储介质(57)摘要本公开提供了目标检测方法、目标检测模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术领域。具体实现方案为：对待处理图像进行处理，得到热图；对热图进行分类处理得到待处理图像中的关于目标对象的分类结果；以及对热图进行中心点检测处理，得到关于目标对象的中心点位置结果。CN113989568ACN113989568A权利要求书1/2页1.一种目标检测方法，包括：对待处理图像进行处理，得到热图；对所述热图进行分类处理，得到所述待处理图像中的关于目标对象的分类结果；以及对所述热图进行中心点检测处理，得到关于所述目标对象的中心点位置结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对待处理图像进行处理，得到热图包括：利用目标检测模型的特征提取模块从所述待处理图像中提取特征，得到特征图；以及利用所述目标检测模型的检测分支的热图模块处理所述特征图，得到热图。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述热图进行分类处理，得到所述待处理图像中的关于目标对象的分类结果包括：利用所述目标检测模型的检测分支的分类模块对所述热图进行分类处理，得到关于所述目标对象的分类结果。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述分类模块包括级联的至少一个全连接层和一个激活层。5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对所述热图进行中心点检测处理，得到关于所述目标对象的中心点位置结果包括：利用所述目标检测模型的检测分支的中心点检测模块对所述热图进行中心点检测处理，得到关于所述目标对象的中心点位置结果。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述中心点检测模块包括级联的至少一个卷积层。7.根据权利要求2所述的方法，还包括：利用所述目标检测模型的检测分支的偏移量模块处理所述特征图，得到偏移量；利用所述目标检测模型的检测分支的检测框检测模块处理所述特征图，得到检测框位置结果；以及利用所述目标检测模型的重识别分支的重识别模块处理所述特征图，得到身份嵌入特征。8.一种目标检测模型的训练方法，包括：利用样本图像训练初始样本目标检测模型，得到样本目标检测模型，其中，所述样本目标检测模型用于对样本图像进行处理，得到样本热图；对所述样本热图进行分类处理，得到所述样本图像中的关于样本目标对象的样本分类结果；以及对所述样本热图进行中心点检测处理，得到关于所述样本目标对象的样本中心点位置结果。9.一种目标检测装置，包括：处理模块，用于对待处理图像进行处理，得到热图；分类结果模块，用于对所述热图进行分类处理，得到所述待处理图像中的关于目标对象的分类结果；以及中心点检测结果模块，用于对所述热图进行中心点检测处理，得到关于所述目标对象的中心点位置结果。10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述处理模块包括：提取单元，用于利用目标检测模型的特征提取模块从所述待处理图像中提取特征，得到特征图；以及2CN113989568A权利要求书2/2页热图处理单元，用于利用所述目标检测模型的检测分支的热图模块处理所述特征图，得到热图。11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述分类结果模块包括：分类结果单元，用于利用所述目标检测模型的检测分支的分类模块对所述热图进行分类处理，得到关于所述目标对象的分类结果。12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述分类模块包括级联的至少一个全连接层和一个激活层。13.根据权利要求10所述的装置，其中，所述中心点检测结果模块包括：中心点检测结果单元，用于利用所述目标检测模型的检测分支的中心点检测模块对所述热图进行中心点检测处理，得到关于所述目标对象的中心点位置结果。14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述中心点检测模块包括级联的至少一个卷积层。15.根据权利要求10所述的装置，还包括：偏移结果模块，用于利用所述目标检测模型的检测分支的偏移量模块处理所述特征图，得到偏移量；检测框检测结果模块，用于利用所述目标检测模型的检测分支的检测框检测模块处