[发明专利]基于辅助框回归的旋转目标检测方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种基于辅助框回归的旋转目标检测方法，其特征在于，应用于Anchor-free网络检测模型，所述方法包括：

获取目标物体的图片；

将所述目标物体的所述图片发送给预先构建的旋转目标检测网络模型进行预测，并获得至少两个中间预测结果；

基于所述目标物体的初始正向包裹框和预测正向包裹框，对所述至少两个中间预测结果进行过滤，以获得最终预测结果；

其中所述初始正向包裹框与所述目标物体的初始旋转目标框对应，所述预测正向包裹框与所述目标物体的预测旋转目标框对应。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标物体的图片发送给预先构建的旋转目标检测网络模型进行预测之前，所述方法还包括：

构建所述旋转目标检测网络模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，构建所述旋转目标检测网络模型，包括：

获取已标注所述初始旋转目标框的样本集；

根据所述始始旋转目标框确定与所述初始旋转目标框对应的所述初始正向包裹框，并计算与所述初始正向包裹框对应的所述预测正向包裹框；

计算所述初始正向包裹框对比真实正向包裹框之间的第一损失值，并计算所述预测正向包裹框对比真实正向包裹框之间的第二损失值；

根据所述第一损失值和所述第二损失值确定所述旋转目标检测网络模型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标物体的初始正向包裹框和预测正向包裹框，对所述至少两个中间预测结果进行过滤，以获得最终预测结果，包括；

基于所述目标物体的初始正向包裹框和预测正向包裹框，采用非极大值抑制法对所述中间预测结果进行过滤，以获得最终预测结果。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述目标物体的初始正向包裹框和预测正向包裹框，采用非极大值抑制法对所述中间预测结果进行过滤，以获得最终预测结果，包括：

计算所述初始正向包裹框和所述预测正向包裹框的回归得分；

将所述旋转目标检测网络模型的分类得分与所述回归得分进行加权计算，以得到置信度值。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，计算所述初始正向包裹框和所述预测正向包裹框的回归得分，包括：

计算所述初始正向包裹框和所述预测正向包裹框的交并比值，将所述交并比值作为所述回归得分。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，计算所述初始正向包裹框和所述预测正向包裹框的交并比值的公式如下：

s_r＝IoU(bbox_gt,bbox_pred)

其中，s_r表示回归得分，x_gt表示真实正向包裹框的中心点横坐标，x_pred表示预测正向包裹框的中心点模坐标。

8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述旋转目标检测网络模型的分类得分与所述回归得分进行加权计算的公式如下：

s＝λs_c+(1-λ)s_r

其中，s表示置信度，s_c表示分类得分，s_r表示回归得分。

9.一种基于辅助框回归的旋转目标检测装置，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至8任一项所述的基于辅助框回归的旋转目标检测方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1至8任一项所述的基于辅助框回归的旋转目标检测方法。