[发明专利]用于跨域目标检测的方法和装置

说明书

一种用于跨域目标检测的方法和装置，该方法包括：获取第一数据集，对所述第一数据集进行实例分割，得到需要检测的目标，形成目标掩膜；获取第二数据集，将所述目标掩膜叠加在所述第二数据集的背景图片中，得到第三数据集；对所述第三数据集进行标注，基于经标注的第三数据集训练目标检测模型，以用于实现跨域目标检测。根据本申请实施例的用于跨域目标检测的方法和装置将来自一个数据集上的目标分割出来叠加在另一个数据集的背景图片上形成跨域数据集，并基于跨域数据集训练目标检测模型，能够实现高性能的跨域目标检测。

技术领域

本申请涉及目标检测技术领域，更具体地涉及一种用于跨域目标检测的方法和装置。

背景技术

目标检测领域已经取得了重大的进步，但是目标检测器都是为特定场景设计的，也就是说一个目标检测器在一个数据集上训练，就只能在这个数据集上测试。然而，现实世界环境中通常会有许多特殊的挑战，比如视角、物体外观、背景、光照以及图片质量的不同，使得测试数据和训练数据存在较大的域偏移(domain shift)问题。在跨域目标检测时，如果将现成的一个域的检测器应用于其他域，会导致性能显著下降。因此，需要一种能够实现高性能跨域目标检测的方案。

发明内容

根据本申请一方面，提供了一种用于跨域目标检测的方法，所述方法包括：获取第一数据集，对所述第一数据集进行实例分割，得到需要检测的目标，形成目标掩膜；获取第二数据集，将所述目标掩膜叠加在所述第二数据集的背景图片中，得到第三数据集；对所述第三数据集进行标注，基于经标注的第三数据集训练目标检测模型，以用于实现跨域目标检测。

在本申请的一个实施例中，在将所述目标掩膜叠加在所述第二数据集的背景图片中时，对所述目标掩膜进行数据增强，以得到所述第三数据集。

在本申请的一个实施例中，对所述目标掩膜进行数据增强，包括对所述目标掩膜进行以下中的至少一项：旋转、高斯模糊、翻转、亮暗变化。

在本申请的一个实施例中，对所述目标掩膜进行的旋转的角度小于预设阈值。

在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：在将所述目标掩膜叠加在所述第二数据集的背景图片中之前，对所述目标掩膜进行预处理，所述预处理包括：删除所述目标掩膜中不完整的目标掩膜。

在本申请的一个实施例中，对所述第三数据集进行标注，包括：对所述第三数据集进行自动标注；对经自动标注后的第三数据集进行标注修正，以避免出现误标注信息和/或漏标注信息。

在本申请的一个实施例中，所述对所述第三数据集进行自动标注，包括：利用目标检测算法检测所述第三数据集，并将检测框和类别信息自动转换为标注信息。

在本申请的一个实施例中，对所述第一数据集进行实例分割得到的目标包括一种类型或多种类型的目标。

在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：基于训练好的所述目标检测模型进行目标检测。

根据本申请另一方面，提供了一种用于跨域目标检测的装置，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上述用于跨域目标检测的方法。

根据本申请实施例的用于跨域目标检测的方法和装置将来自一个数据集上的目标分割出来叠加在另一个数据集的背景图片上形成跨域数据集，并基于跨域数据集训练目标检测模型，能够实现高性能的跨域目标检测。

附图说明

通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1A到图1D示出用于同一目标检测的不同数据集的示例性示意图。