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目标检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备.pdf
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康平****ng
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目标检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
本发明涉及一种目标检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：对获取到的待检测图像进行特征提取得到特征图；其中，所述特征图所包括的每个特征点对应一个位置标记；对每个所述位置标记进行分类预测，并根据预测结果生成初始目标信息；根据所述特征图对所述初始目标信息进行增强，得到增强目标信息；对所述增强目标信息进行分类预测，得到目标检测结果。通过该方法，可以提高目标检测的准确性能。
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本申请提供目标检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，方法包括：使用预设的滑动窗口从待检测图像中获取多个区域图像；针对每个区域图像，将区域图像输入目标检测模型的特征提取网络，得到区域图像的特征提取结果，特征提取网络采用ResNeXT‑101；将区域图像的特征提取结果分别输入目标检测模型的多个检测器，得到区域图像对应的各检测器的检测结果；将区域图像对应的各检测器的检测结果融合，得到区域图像的融合检测结果；基于各区域图像的融合检测结果，获取待检测图像的检测结果。本申请提供的目标检测方法利用滑动窗口有效的
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本公开涉及一种目标检测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。该方法包括：在接收到待识别图像和第一目标框后，根据待识别图像和第一目标框，确定包含有目标对象的图像块，并将该图像块对应的图像数据输入至目标对象检测模型，以得到该图像块对应的概率图，进而根据该概率图对目标对象进行检测。这样，无需用户利用多边形工具精确地标出目标对象的轮廓边界，即可实现对目标对象进行检测的目的，减少人工标注的工作量，节省了大量时间，提升了对目标对象检测的智能化以及用户的使用体验。
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本发明实施例提供了一种目标检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括：获取待检测目标的点云数据；基于点云数据，提取得到点云数据的数据特征；基于数据特征，分别通过各分类组所对应的目标检测模块进行目标检测，得到对应于各分类组的初始目标检测结果；基于各分类组所包含的各分类类别的初始目标检测结果，确定点云数据对应的最终检测结果。在本发明实施例中，采用了分步式的方式降低不同分类类别之间的相互的影响，进而可以有效地提升检测结果的准确性。
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