[发明专利]目标检测方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备

权利要求书

1.一种目标检测方法，包括：

获取目标图像；

通过检测模型的特征提取层对所述目标图像进行分组卷积和混洗处理，得到不同尺度的特征图，所述分组卷积为根据各组卷积核和各组输入通道的映射关系，将所述各组卷积核分别与对应的各组输入通道的特征图进行卷积处理；

将所述不同尺度的特征图输入所述检测模型的检测层进行目标检测，得到所述目标图像中目标对象的信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取层包括卷积层和混洗层；所述通过检测模型的特征提取层对所述目标图像进行分组卷积和混洗处理，得到不同尺度的特征图，包括：

将所述目标图像输入检测模型中的当前卷积层进行卷积处理，得到所述当前卷积层的下一层的各个输入通道分别对应的特征图；

当所述当前卷积层为目标卷积层时，通过所述目标卷积层对所述各个输入通道分别对应的特征图进行分组卷积处理，得到所述目标卷积层输出的各组特征图；

通过所述检测模型中的混洗层对所述目标卷积层输出的各组特征图进行混洗，得到不同尺度的特征图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当所述当前卷积层为目标卷积层时，通过所述目标卷积层对所述各个输入通道分别对应的特征图进行分组卷积处理，得到所述目标卷积层输出的各组特征图，包括：

当所述当前卷积层为目标卷积层时，获取所述目标卷积层的各组卷积核和各组输入通道之间的映射关系；

根据所述映射关系将所述目标卷积层的各组卷积核分别与对应的各组输入通道的特征图进行卷积处理，得到所述目标卷积层输出的各组特征图，其中，一组卷积核对应一组输入通道。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述检测模型中的混洗层对所述目标卷积层输出的各组特征图进行混洗，得到不同尺度的特征图，包括：

将所述目标卷积层输出的各组特征图转化为特征矩阵；

将所述特征矩阵进行转置；

将转置后的特征矩阵进行平坦化处理，得到不同尺度的特征图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述不同尺度的特征图输入所述检测模型的检测层进行目标检测，得到所述目标图像中目标对象的信息，包括：

将所述不同尺度的特征图输入所述检测模型的检测层，通过所述检测层将所述不同尺度的特征图中的每个特征图划分为至少两个区域；

检测每个区域中存在目标对象的概率；

当区域中存在所述目标对象的概率超过阈值时，确定所述区域中的目标对象的位置和类别。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述不同尺度的特征图输入所述检测模型的检测层进行目标检测，得到所述目标图像中目标对象的信息，包括：

将所述不同尺度的特征图输入所述检测模型的检测层，通过所述检测层将所述不同尺度的特征图进行融合，得到特征金字塔；

根据所述特征金字塔确定所述目标对象在所述目标图像中的位置和类别。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标检测方法应用于虚拟交互场景；所述目标图像为所述虚拟交互场景中实时获取的场景图像。