[发明专利]多尺度目标检测方法及装置

说明书

本发明提出一种多尺度目标检测方法及装置，其中方法包括：获取待进行目标检测的图像；对图像进行第一卷积处理，获取多个尺度的特征图；针对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；对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图像的目标检测结果，其中，通过空洞卷积的采用，增加了感受野，使得尺度划分稠密化，提高了目标检测效率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种多尺度目标检测方法及装置。

背景技术

目前的多尺度目标检测方法为，对图像进行卷积处理，获取多个尺度的特征图；对每个尺度的特征图，进行卷积处理和插值处理，并与上一尺度的特征图进行叠加，得到上一尺度的融合后特征图；将每个尺度的融合后特征图，输入至检测网络，获取目标检测结果。上述方法中，不同尺度间的尺度差距较大，不够连续，从而导致目标检测效率差。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种多尺度目标检测方法，用于解决现有技术中目标检测效率差的问题。

本发明的第二个目的在于提出一种多尺度目标检测装置。

本发明的第三个目的在于提出另一种多尺度目标检测装置。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

本发明的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种多尺度目标检测方法，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；

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。

可选地，所述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，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。

可选地，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。

可选地，所述空洞卷积的数量为2个。

可选地，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。

可选地，第二卷积的卷积核为1*1。

可选地，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。