[发明专利]目标检测方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本公开公开了一种目标检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术领域。具体实现方案为：针对提取的目标图像的特征，先通过注意力解耦得到欲要识别的至少两个特征信息对应的至少两个目标特征；其次，对各个目标特征进行注意力加强得到各目标特征对应的注意力特征图；再次，通过交叉注意力机制，针对任一目标特征的注意力特征，以提取得到的其他目标特征的注意力特征对前述任一目标特征的注意力特征进行交叉注意力加强。即通过对欲识别的特征的注意力加强，以及交叉注意力加强，也即是说对欲识别的特征进行双重加强，能够提升该任一目标特征对应的特征信息识别的准确性。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习技术领域。

背景技术

目标检测需要输出目标的类别信息和位置信息，目前主流的方法分开生成这两种信息，虽然输出信息来源于同一个深层特征，但是两种信息之间缺少交互过程，导致两种信息之间割裂开来，从而阻碍了两个子任务的精度的进一步提升。

发明内容

本公开提供了一种用于目标检测的方法、装置、设备以及存储介质，用于提升目标对象特征识别的准确性。

本公开的第一方面，提供了一种目标检测方法，包括：

对提取的目标图像的特征进行注意力解耦处理，得到至少两个目标特征；

通过注意力机制确定各个目标特征的注意力特征图；

基于任一目标特征的注意力特征图与至少一个其他目标特征的注意力特征图确定针对任一目标特征对应的特征信息进行识别的目标注意力特征图；

基于目标注意力特征图与提取的目标图像的特征进行任一目标特征对应的特征信息的识别。

可选地，其中，所述目标特征包括以下至少两项：

目标对象的位置特征；目标对象的分类特征；目标对象的长、宽、高特征；目标对象的朝向特征。

可选地，其中，所述对提取的目标图像的特征进行注意力解耦处理，得到至少两个目标特征，包括：

将提取的目标图像的特征输入至用于注意力解耦的至少两个卷积层，得到至少两个目标特征。

可选地，其中，所述通过注意力机制确定各个目标特征的注意力特征图，包括：

基于确定的所述任一目标特征的注意力键值与注意力查询值确定中间特征；

基于确定的中间特征进行归一化处理，并通过激活函数确定针对所述任一目标特征的注意力特征图。可选地，其中，所述基于任一目标特征的注意力特征图与至少一个其他目标特征的注意力特征图确定针对所述任一目标特征对应的特征信息进行识别的目标注意力特征图，包括：

确定所述任一目标特征的注意力特征图与所述至少一个其他目标特征的注意力特征图分别对应的权重；

基于确定的所述任一目标特征的注意力特征图与所述至少一个其他目标特征的注意力特征图分别对应的权重，确定针对所述任一目标特征对应的特征信息进行识别的目标注意力特征图。

可选地，其中，所述基于所述目标注意力特征图与所述提取的目标图像的特征进行所述任一目标特征对应的特征信息的识别，包括：

将目标注意力特征图与所述提取的目标图像的特征进行矩阵相乘，并加上所述提取的目标图像的特征，得到对所述任一目标特征对应的特征信息进行识别的最终目标特征；

基于所述最终目标特征进行所述任一目标特征对应的特征信息的识别。

根据本公开的第二方面，提供了一种目标检测装置，包括：

解耦模块，用于对提取的目标图像的特征进行注意力解耦处理，得到至少两个目标特征；