[发明专利]多尺度目标检测方法及装置

权利要求书

1.一种多尺度目标检测方法，其特征在于，包括：

获取待进行目标检测的图像；

对所述图像进行第一卷积处理，获取多个尺度的特征图；

针对所述多个尺度中的每个尺度，对所述尺度的特征图进行空洞卷积处理，得到空洞卷积后的特征图；

根据所述空洞卷积后的特征图对所述尺度的特征图进行处理，得到所述尺度的处理后特征图，具体包括：对所述空洞卷积后的特征图以及所述尺度的特征图进行拼接处理以及第二卷积处理，得到所述尺度的处理后特征图；

对所述多个尺度中每个尺度的处理后特征图进行融合处理，根据每个尺度的融合后特征图确定所述图像的目标检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述尺度的处理后特征图的数量为多个，分别对应具有不同的空洞系数的空洞卷积。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述空洞卷积的数量为2个。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个尺度中每个尺度的处理后特征图进行融合处理，根据每个尺度的融合后特征图确定所述图像的目标检测结果，包括：

针对所述多个尺度中的每个尺度，判断是否存在小于所述尺度的第一尺度；

若存在所述第一尺度，则对所述第一尺度的处理后特征图进行插值处理，得到与所述尺度的特征图尺度相同的插值后特征图；

对所述插值后特征图以及所述尺度的处理后特征图进行拼接处理以及第二卷积处理，得到所述尺度的融合后特征图；

根据所述多个尺度中每个尺度的融合后特征图，确定所述图像的目标检测结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第二卷积的卷积核为1*1。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第一卷积为预设的目标检测模型中的多层卷积，所述目标检测模型为VGG模型或者ResNet模型。

7.一种多尺度目标检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待进行目标检测的图像；

第一处理模块，用于对所述图像进行第一卷积处理，获取多个尺度的特征图；

第二处理模块，用于针对所述多个尺度中的每个尺度，对所述尺度的特征图进行空洞卷积处理，得到空洞卷积后的特征图；

第三处理模块，用于根据所述空洞卷积后的特征图对所述尺度的特征图进行处理，得到所述尺度的处理后特征图；所述第三处理模块具体用于：对所述空洞卷积后的特征图以及所述尺度的特征图进行拼接处理以及第二卷积处理，得到所述尺度的处理后特征图；

确定模块，用于对所述多个尺度中每个尺度的处理后特征图进行融合处理，根据每个尺度的融合后特征图确定所述图像的目标检测结果。

8.一种多尺度目标检测装置，其特征在于，包括：

存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一所述的多尺度目标检测方法。

9.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的多尺度目标检测方法。