[发明专利]一种目标检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质

说明书

本申请公开了一种目标检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质，其中方法包括：响应于目标检测请求，获取待检测数据；将所述待检测数据同时输入至多个目标检测模型，获取各所述目标检测模型对所述待检测数据的检测结果，其中，多个所述目标检测模型是根据训练数据中的多个子集配置的，同一子集中的子集数据为同一目标类别，所述目标检测模型的模型数量与所述训练数据的目标类别数量相同；合并所有所述检测结果，获取所述待检测数据的目标检测结果。解决了现有的目标检测方法检测时效果有限，准确度较低的技术问题。

技术领域

本申请涉及目标检测领域，尤其涉及一种目标检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，计算机视觉的研究得到了越来越多的关注，例如图像分类、目标检测和目标追踪等。其中，目标检测可以将检测数据中的感兴趣目标与不感兴趣的部分区分开，以对目标进行针对性处理，在安全领域、军事领域、交通领域和医疗领域有广泛的应用前景。

以智能驾驶为例，目标检测技术作为智能驾驶的基础，其的准确性直接影响到智能驾驶的安全性和可靠性。然而，现有的目标检测方法检测时效果有限，准确度较低。

发明内容

本申请提供了一种目标检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质，解决了现有的目标检测方法检测时效果有限，准确度较低的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种目标检测方法，包括：

响应于目标检测请求，获取待检测数据；

将所述待检测数据同时输入至多个目标检测模型，获取各所述目标检测模型对所述待检测数据的检测结果，其中，多个所述目标检测模型是根据训练数据中的多个子集配置的，同一子集中的子集数据为同一目标类别，所述目标检测模型的模型数量与所述训练数据的目标类别数量相同；

合并所有所述检测结果，获取所述待检测数据的目标检测结果。

可选地，所述训练数据中的子集包括：原始子集和新增子集，所述原始子集和所述新增子集的目标类别不同。

可选地，多个所述目标检测模型是根据训练数据中的多个子集配置，具体包括：

获取所述训练数据中子集对应的子集数据；

根据所述子集数据，更新对应的所述目标检测模型的权重，以配置对应的目标检测模型。

可选地，根据所述子集数据，更新对应的所述目标检测模型的权重，以配置对应的目标检测模型，具体包括：

将所述子集数据单独输入至各所述目标检测模型；

根据各所述目标检测模型中输入的所述子集数据，更新该目标检测模型的权重，以配置对应的目标检测模型。

可选地，当所述待检测数据为待检测图像数据，所述方法还包括：

根据所述目标检测结果，对所述待检测图像数据的特征图像进行裁剪，得到所述待检测图像数据的目标特征。

可选地，所述方法还包括：

根据所述目标特征和预设分类模型，得到所述待检测图像数据的目标分类结果。

可选地，当所述待检测数据为待检测图像数据，且所述待检测图像数据为原始图像的特征图像数据时，所述方法还包括：

根据所述目标检测结果，对所述待检测图像数据进行裁剪得到目标特征。

可选地，所述方法还包括：

根据所述目标特征和预设分类模型，得到所述待检测图像数据的目标分类结果。

可选地，所述方法还包括：