[发明专利]对象检测方法、装置、集成电路芯片、计算装置和板卡在审
申请号: | 202011410531.X | 申请日: | 2020-12-03 |
公开(公告)号: | CN114596510A | 公开(公告)日: | 2022-06-07 |
发明(设计)人: | 不公告发明人 | 申请(专利权)人: | 安徽寒武纪信息科技有限公司 |
主分类号: | G06V20/20 | 分类号: | G06V20/20;G06V10/80;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京维昊知识产权代理事务所(普通合伙) 11804 | 代理人: | 李强;孙新国 |
地址: | 231283 安徽省合肥市高新区习友路3333*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 对象 检测 方法 装置 集成电路 芯片 计算 板卡 | ||
本公开涉及一种对象检测方法、装置、集成电路芯片、计算装置和板卡,其中计算装置可以包括在组合处理装置中,该组合处理装置还可以包括通用互联接口和其他处理装置。所述计算装置与其他处理装置进行交互,共同完成用户指定的计算操作。组合处理装置还可以包括存储装置,该存储装置分别与计算装置和其他处理装置连接,用于计算装置和其他处理装置的数据。本公开的方案可以广泛应用于对象检测中。
技术领域
本公开一般地涉及图像检测领域。更具体地,本公开涉及对象检测方法、装置、集成电路芯片、计算装置和板卡。
背景技术
对象检测在智能视频、自动驾驶等领域都有广泛的应用。然而,目前在选择用于对象识别的检测模型时,由于样本间的不均衡、特征空间冲突以及物体关联性的忽略,会对不同物体选择对应的专家模型进行训练以提升检测精度。这会导致高昂的算力,从而不利于在边缘端实施算法模型。同时由于忽略了物体之间的关联性,会使检测结果中出现许多假阳性结果。因此,如何获得一种能够解决特征空间冲突以及样本不均衡并且考虑物体之间关联性的检测方法称为现有技术中需要解决的问题。
发明内容
为了至少部分地解决背景技术中提到的技术问题,本公开的方案提供了一种对象检测方法、对象检测装置、包括该对象检测装置的集成电路芯片、计算装置和板卡。
在一个方面中,本公开提供一种对象检测方法,该对象检测方法包括:获取待检测图像;根据所述待检测图像获得与至少一个对象相关的对象特征;根据所述对象特征,针对所述至少一个对象各自确定带有对象局部信息的对象检测结果。
在另一方面中,本公开提供一种对象检测装置,所述对象检测装置包括:获取模块,其用于获取待检测图像;特征提取模块,其用于根据所述待检测图像获得与至少一个对象相关的对象特征;检测模块,其用于根据所述对象特征,针对所述至少一个对象确定带有对象局部信息的对象检测结果。
在又一方面中,本公开提供一种集成电路芯片,其包括上述对象检测装置。在另一个实施例中,本公开的对象检测装置可以构成一个独立的集成电路芯片。
在又一方面中,本公开提供一种计算装置,其包括上述对象检测装置或上述集成电路芯片。
在又一方面中,本公开提供一种板卡,其包括上述计算装置。
利用本公开的对象检测方法、对象检测装置、集成电路芯片、计算装置和板卡,可以采用共享浅层特征以及关联检测具有关联性的对象,从而达到甚至超越使用多个专家模型的检测精度。由此,本公开的对象检测方法极大地降低了对算力的需求,并且更适合部署在边缘端的芯片。
附图说明
通过参考附图阅读下文的详细描述,本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中,以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式,并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分其中:
图1是示出根据本公开的一个实施例的对象检测方法的流程图;
图2是示出根据本公开的另一个实施例的对象检测方法的流程图;
图3是示出根据本公开的实施例的神经网络模型的示意性结构框架图;
图4是示出根据本公开的一个实施例的对象检测装置的示意性框图;
图5是示出根据本公开的另一个实施例的对象检测装置的示意性框图;
图6是示出根据本公开实施例的一种组合处理装置的结构图;以及
图7是示出根据本公开实施例的一种板卡的结构示意图。
具体实施方式
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