[发明专利]目标检测方法及装置、计算机装置和计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201711484723.3 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN108121986B | 公开（公告）日： | 2019-12-17 |
| 发明（设计）人： | 牟永强;刘荣杰;裴超 | 申请（专利权）人： | 深圳云天励飞技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 44334 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 | 代理人： | 曾柳燕;孙芬 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种目标检测方法，所述方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括多个标注有目标位置和目标角度类型的目标图像；使用所述训练样本集对加速区域卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的加速区域卷积神经网络模型；获取待检测图像；利用所述训练好的加速区域卷积神经网络模型对所述待检测图像进行目标检测，得到所述待检测图像的目标区域和所述目标区域的目标角度类型。本发明还提供一种目标检测装置、计算机装置及可读存储介质。本发明可以实现快速高检出率的目标检测。 | ||
| 搜索关键词： | 目标检测 卷积神经网络 待检测图像 训练样本集 加速区域 计算机装置 目标区域 计算机可读存储介质 可读存储介质 目标检测装置 目标图像 目标位置 标注 | ||
【主权项】：
1.一种目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取训练样本集，所述训练样本集包括多个标注有目标位置和目标角度类型的目标图像；/n使用所述训练样本集对加速区域卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的加速区域卷积神经网络模型，所述加速区域卷积神经网络模型包括区域建议网络和快速区域卷积神经网络，所述区域建议网络和所述快速区域卷积神经网络共享卷积层，所述卷积层提取所述训练样本集中各个目标图像的特征图，所述区域建议网络根据所述特征图获取所述各个目标图像中的候选区域以及所述候选区域的目标角度类型，所述快速区域卷积神经网络根据所述特征图对所述候选区域进行筛选和调整，得到所述各个目标图像的目标区域和所述目标区域的目标角度类型；/n获取待检测图像；/n利用所述训练好的加速区域卷积神经网络模型中的对所述待检测图像进行目标检测，得到所述待检测图像的目标区域和所述目标区域的目标角度类型。/n
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