[发明专利]一种目标检测方法及装置

摘要

本申请实施例提供了一种目标检测方法及装置，涉及机器学习技术领域，该方法包括：在检测视频中的目标对象时，采用神经网络模型中的第一目标卷积层从待检测视频图像中提取第一图像特征，待检测视频图像为待检测视频中的一帧视频图像，然后采用神经网络模型中的非局部模块，确定第一图像特征与参考视频图像的参考图像特征之间的关联信息，之后再基于第一图像特征和关联信息确定待检测视频图像中的目标对象。采用第一图像特征与参考图像特征之间的关联信息对待检测视频图像中的第一图像特征进行补充，由此获取更多与待检测视频图像中的目标对象相关的信息，从而有效缓解物体遮挡以及运动模糊的情况，提高检测视频中的目标对象的精度。

主权项

1.一种目标对象检测方法，其特征在于，包括：采用神经网络模型中的第一目标卷积层从待检测视频图像中提取第一图像特征，所述待检测视频图像为待检测视频的多帧视频图像中的其中一帧视频图像；采用所述神经网络模型中的非局部模块，确定所述待检测视频图像的第一图像特征与参考视频图像的参考图像特征之间的关联信息，所述参考视频图像为所述多帧待检测图像中除所述待检测视频图像之外的其他一帧关联图像，所述参考图像特征为所述第一目标卷积层从所述参考视频图像中提取的；根据所述第一图像特征和所述关联信息，获得所述待检测视频图像中的目标对象。