[发明专利]一种目标检测方法和装置

权利要求书

1.一种目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取一原始图像；

将原始图像输入卷积神经网络结构中进行若干次特征提取，得到若干张特征图，并将所述若干张特征图中的通道数最大的特征图作为共享特征图；

按照目标尺寸的感知域的大小，将所述共享特征图划分为若干目标特征图，并分别对每个目标特征图进行特征提取，以获取分支特征图；

以及分别对每个分支特征图进行分类和回归操作，进行目标检测。

2.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述特征提取包括卷积、激活和下采样运算。

3.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述目标特征图采用卷积操作获取。

4.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述目标特征图包括第一目标特征图、第二目标特征图和第三目标特征图,并满足：

0像素＜S1＜32*32像素，32*32像素≤S2＜96*96像素，S3≥96*96像素，

其中S1为第一目标特征图的感知域的大小，S2为第二目标特征图的感知域的大小，S3为第三目标特征图的感知域的大小。

5.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述目标特征图包括第一目标特征图、第二目标特征图、第三目标特征图、第四特征图、第五特征图和第六特征图，并满足：

0像素＜S1＜16*16像素，16*16像素≤S2＜32*32像素，32*32像素≤S3＜64*64像素，64*64像素≤S4＜128*128像素，128*128像素≤S5＜256*256像素，S6≥256*256像素，

其中S1为第一目标特征图的感知域的大小，S2为第二目标特征图的感知域的大小，S3为第三目标特征图的感知域的大小，S4为第四目标特征图的感知域的大小，S5为第五目标特征图的感知域的大小，S6为第六目标特征图的感知域的大小。

6.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述目标特征图的感知域的大小大于该目标特征图预定检测目标的尺寸大小。

7.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述共享特征图包含不同感知域的特征信息。

8.一种目标检测装置，其特征在于，包括主干网络和检测分支，所述主干网络包括一卷积神经网络结构和分支卷积结构，

所述卷积神经网络结构用于对原始图像进行若干次特征提取形成特征图，所述分支卷积结构用于将所述若干张特征图中的通道数最大的特征图作为共享特征图，并按照目标尺寸的感知域的大小，将所述共享特征图划分为若干目标特征图，分别对每个目标特征图进行特征提取获取分支特征图；

所述检测分支用于分别对每个分支特征图进行分类和回归操作，进行目标检测。