[发明专利]一种基于神经网络的目标检测方法、装置

权利要求书

1.一种基于神经网络的目标检测方法，所述神经网络对输入数据进行目标检测，其特征在于，该方法包括，

对神经网络卷积运算输出结果中特征点的特征值，进行第一操作，其中，第一操作用于改变特征值在内存中的排布，

基于第一操作的结果，计算特征点的置信度；

对于置信度大于设定置信度阈值的特征点，按照该特征点在第一操作结果中的第一位置信息，通过所述第一操作的反向操作，得到该特征点在卷积运算输出结果中的第二位置信息，

将特征点的置信度、以及置信度大于所述置信度阈值的特征点的第二位置信息输出，得到目标检测结果。

2.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述对于置信度大于设定的置信度阈值的特征点，按照该特征点在第一操作结果中的第一位置信息，通过所述第一操作的反向操作，得到该特征点在卷积运算输出结果中的第二位置信息，包括，判断各特征点的置信度是否大于所述置信度阈值，以挑选出置信度大于所述置信度阈值的特征点，得到第一特征点，

按照所述第一特征点在第一操作结果中的第一位置信息，通过所述第一操作的反向操作，得到所述第一特征点在卷积运算输出结果中的第二位置信息。

3.如权利要求2所述的目标检测方法，其特征在于，所述对神经网络中卷积运算输出结果中特征点的特征值，进行第一操作，包括：

将卷积运算输出结果中特征点的特征值，进行重排操作，所述重排操作用于将高维矩阵中特征值进行维度位置交换；

将重排操作的结果，进行平铺操作，所述平铺操作用于将高维矩阵中每一维度的特征值分别展开为一维数组，

将平铺操作的结果，进行合并操作，所述合并操作用于将每维数组合并。

4.如权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述按照所述第一特征点在第一操作结果中的第一位置信息，通过所述第一操作的反向操作，得到所述第一特征点在卷积运算输出结果中的第二位置信息，包括，

根据第一特征点在合并操作结果中的第一位置信息，确定第一特征点在平铺操作结果中的位置信息，

根据第一特征点在平铺操作结果中的位置信息，确定第一特征点在重排操作结果中的位置信息，

根据第一特征点在重排操作结果中的位置信息，确定第一特征点在卷积结果中的第二位置信息。

5.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于第一操作的结果，计算特征点的置信度，包括，

将第一操作的结果进行再成形操作，所述再成形操作用于调整第一操作结果的维度和形状，

对再成形操作结果进行归一化函数的计算，得到特征点的置信度。

6.如权利要求3所述的目标检测方法，其特征在于，所述将卷积运算输出结果中特征点的特征值，进行重排操作，包括，

将n个卷积运算输出结果中的特征值，分别进行重排操作，得到n个重排操作结果；

所述将重排操作的结果，进行平铺操作，包括，

将n个重排操作结果，分别进行平铺操作，得到n个平铺操作结果；

所述将平铺操作的结果，进行合并操作，包括，

将n个平铺操作结果予以合并；

其中，n为大于1的自然数，由神经网络的结构决定。

7.如权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述输入数据为图像数据、声音数据、文本数据之一，所述神经网络为一段式多目标检测SSD网络。

8.一种基于神经网络的目标检测装置，其特征在于，包括，

置信度确定单元，用于对神经网络中卷积运算输出结果中特征点的特征值，进行第一操作，基于第一操作的结果，计算特征点的置信度并输出，其中，第一操作用于改变特征值在内存中排布，位置确定单元，用于对于置信度大于设定置信度阈值的特征点，按照该特征点在第一操作结果中的第一位置信息，通过所述第一操作的反向操作，得到该特征点在卷积运算输出结果中的第二位置信息，

目标检测单元，用于根据特征点的置信度、以及置信度大于所述置信度阈值的特征点的第二位置信息，得到目标检测结果。