[发明专利]用于目标检测的方法和装置在审
| 申请号: | 202110213746.0 | 申请日: | 2021-02-25 |
| 公开(公告)号: | CN112967187A | 公开(公告)日: | 2021-06-15 |
| 发明(设计)人: | 黄诗盛 | 申请(专利权)人: | 深圳海翼智新科技有限公司 |
| 主分类号: | G06T3/40 | 分类号: | G06T3/40;G06T7/11;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京磐华捷成知识产权代理有限公司 11851 | 代理人: | 卜璐璐 |
| 地址: | 518055 广东省深圳市南山区西丽街道沙河*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 用于 目标 检测 方法 装置 | ||
1.一种用于目标检测的方法,所述方法包括:
获取空白图像,将所述空白图像划分为多个区域,所述多个区域中至少两个区域具有不同的尺寸,并且所述多个区域中包括尺寸小于预设阈值的区域;
获取初始训练图像,在所述空白图像的每个所述区域内放置初始训练图像以得到拼接训练图像,所述放置包括:将所述初始训练图像的尺寸缩放为与所述区域的尺寸相同,并将缩放后的训练图像放置在所述区域内,其中至少两个不同尺寸的区域内放置有同一初始训练图像缩放后的训练图像;
输出所述拼接训练图像,以用于训练目标检测模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对于放置有同一初始训练图像缩放后的训练图像的区域中的至少一个区域,所述放置还包括:
将所述初始训练图像翻转后再进行所述缩放;或者
将所述初始训练图像进行所述缩放后再进行翻转,并将翻转后的训练图像放置在所述区域内。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述初始训练图像为经标注的训练图像,所述放置还包括:
使所述初始训练图像中的标注的尺寸随着所述初始训练图像的尺寸的缩放而缩放;或者
将所述初始训练图像的尺寸进行缩放后,对所述初始训练图像中的标注的尺寸和/或位置进行相应地修改,以使得所述初始训练图像中的目标对象被正确地标注。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述初始训练图像为未经标注的训练图像,所述方法还包括:
在输出所述拼接训练图像之后,对所述拼接训练图像中的目标对象进行标注,以用于基于经标注的拼接训练图像训练目标检测模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对于放置有同一初始训练图像缩放后的训练图像的区域,包括以下中的至少一项:
至少两个区域具有相同的水平尺寸和不同的垂直尺寸;
至少两个区域具有不同的水平尺寸和相同的垂直尺寸;
至少两个区域具有不同的水平尺寸和不同的垂直尺寸。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述尺寸小于预设阈值的区域,包括:
水平尺寸小于第一预设阈值并且垂直尺寸小于第二预设阈值的区域。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个区域中包括至少两个尺寸小于所述预设阈值的区域,所述至少两个尺寸小于所述预设阈值的区域放置有不同初始训练图像缩放后的训练图像。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述尺寸小于预设阈值的区域中,至少两个区域具有相同的尺寸,至少两个区域具有不同的尺寸。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个区域的部分区域为第一目标区域,所述多个区域的其余区域为第二目标区域,所述第一目标区域中的各区域用于放置同一初始训练图像缩放后的训练图像,所述第二目标区域中的各区域为尺寸小于所述预设阈值的区域,所述第二目标区域中的各区域用于放置不同初始训练图像缩放后的训练图像。
10.根据权利要求1-9中的任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
基于所述拼接训练图像训练目标检测模型,得到训练好的目标检测模型。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取输入图像,基于所述训练好的目标检测模型对所述输入图像进行目标检测,得到目标检测结果。
12.一种用于目标检测的装置,其特征在于,所述装置包括存储器和处理器,所述存储器上存储有由所述处理器运行的计算机程序,所述计算机程序在被所述处理器运行时,使得所述处理器执行如权利要求1-11中的任一项所述的用于目标检测的方法。
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