[发明专利]目标检测方法、终端设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种目标检测方法，包括以下步骤：获取图像采集装置采集的图像数据；将残差网络各个阶段提取的特征作为预设的递归特征金字塔模型的输入；获取所述预设的递归特征金字塔模型以所述特征为输入时的反馈信息，并根据所述反馈信息修正所述残差网络。本发明还公开了一种终端设备及计算机可读存储介质，达成了提高目标识别模型的鲁棒性的效果。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及目标检测方法、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目标检测在智能安保监控、交通流量监控、人体跟踪等方面有着广泛应用。此外，配备了视觉系统的水下机器人，也可以使用目标检测模型进行一系列水下任务，例如海洋生物多样性检测、海洋生物迁徙分析、海产捕捞等。

在相关技术中，提高目标检测模型的鲁棒性的方式，一般为丰富目标检测模型的训练数据。由于水下目标检测模型的训练数据的标注难度较大，且导致相关的提高目标检测模型的鲁棒的方式，无法应用于水下目标检测模型的鲁棒性优化过程中。从而导致水下目标检测模型的鲁棒性较低。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种目标检测方法、终端设备及计算机可读存储介质，旨在达成提升目标检测模型的鲁棒性的效果。

为实现上述目的，本发明提供一种目标检测方法，所述目标检测方法包括以下步骤：

获取图像采集装置采集的图像数据；

将残差网络各个阶段提取的特征作为预设的递归特征金字塔模型的输入；

获取所述预设的递归特征金字塔模型以所述特征为输入时的反馈信息，并根据所述反馈信息修正所述残差网络。

可选地，所述目标检测方法还包括：

获取所述预设的递归特征金字塔模型以所述特征为输入时的输出；

将所述输出作为区域候选网络的输入，并获取所述区域候选网络的输出结果；

根据所述区域候选网络的输出结果，确定目标识别结果。

可选地，所述根据所述区域候选网络的输出结果，确定目标识别结果的步骤包括：

对所述区域候选网络的输出结果进行感兴趣区域池化；

根据感兴趣区域池化后的所述区域候选网络的输出结果，确定目标识别结果。

可选地，所述目标识别结果包括目标的位置和类别。

可选地，所述根据所述区域候选网络的输出结果，确定目标识别结果的步骤之后，还包括：

输出所述目标识别结果。

可选地，所述输出所述目标识别结果的步骤包括：

根据所述目标识别结果和所述图像数据生成结果输出界面；

输出所述结果输出界面。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的目标检测程序，所述目标检测程序被所述处理器执行时实现如上所述的目标检测方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有目标检测程序，所述目标检测程序被处理器执行时实现如上所述的目标检测方法的步骤。