(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210300864.X (22)申请日 2022.03.24 (71)申请人 苏州科达科技股份有限公司 地址 215011 江苏省苏州市高新区金山路 131号 (72)发明人 丁鑫　肖潇　孟祥昊　 (74)专利代理 机构 北京三聚阳光知识产权代理 有限公司 1 1250 专利代理师 张琳琳 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 目标检测方法、 目标检测模 型的训练方法及 电子设备 (57)摘要 本发明涉及目标检测技术领域， 具体涉及目 标检测方法、 目标检测模型的训练方法及电子设 备， 该检测方法包括获取待处理图像； 将待处理 图像输入目标检测模型中顺次连接的第一特征 提取单元以及第二特征提取单元进行特征提取， 得到第一特征以及第二特征； 对第一特征分别进 行局部特征以及全局特征提取， 并对提取出的特 征进行融合， 得到第一融合特征； 将第二特征与 第一融合特征进行融合， 得到第二融合特征； 将 第二融合特征输入目标检测模型中的检测模块， 确定待处理图像中的目标。 在特征提取时分别提 取局部特征以及全局特征， 使得该目标检测模型 不仅能够关注到整体特征同时还能够关注到局 部细节， 从而能够准确检测出待处理图像中的小 目标。 权利要求书2页 说明书13页 附图8页 CN 114648645 A 2022.06.21 CN 114648645 A 1.一种目标检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待处 理图像； 将所述待处理图像输入目标检测模型中顺次连接的第一特征提取单元以及第二特征 提取单元进行特征提取， 得到第一特 征以及第二特 征； 对所述第一特征分别进行局部特征以及全局特征提取， 并对提取出的特征进行融合， 得到第一融合特 征； 将所述第二特 征与所述第一融合特 征进行融合， 得到第二融合特 征； 将所述第二融合特征输入目标检测模型中的检测模块， 确定所述待处理图像中的目 标。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述第 一特征分别进行局部特征以 及全局特 征提取， 并对提取 出的特征进行融合， 得到第一融合特 征， 包括： 对所述第一特 征进行卷积处理， 确定所述局部特 征； 对所述第一特 征进行全局池化以及卷积处 理， 确定所述全局特 征； 将所述局部特 征与所述全局特 征相加， 确定所述第一融合特 征。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述检测模块包括第一特征提取模块， 所 述第一特征提取模块包括顺次连接的第三特征提取单元以及第四特征提取单元， 所述将所 述第二融合特 征输入目标检测模型中的检测模块， 确定所述待处 理图像中的目标， 包括： 将所述第二融合特征输入所述第 一特征提取模块， 得到所述第 三特征提取单元输出的 第一层级特 征以及所述第四特 征提取单元输出的第二层级特 征； 将所述第一层级特征与所述第 二层级特征融合并进行目标检测， 确定所述待处理图像 中的第一目标。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述将所述第 一层级特征与所述第 二层级 特征融合并进行目标检测， 确定所述待处 理图像中的第一目标， 包括： 对所述第一层级特 征进行空洞卷积处 理， 得到第一特 征； 对所述第二层级特 征进行反卷积处 理， 得到第二特 征； 将所述第一特 征与所述第二特 征融合并进行目标检测， 确定所述第一目标。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述检测模块还包括与 所述第一特征提取 模块连接的第二特征提取模块， 所述第二特征提取模块包括顺次连接的第五特征提取单元 以及第六特征提取单元， 所述将所述第二融合特征输入目标检测模型中的检测模块， 确定 所述待处 理图像中的目标， 还 包括： 将所述第二层级特征输入所述第 二特征提取模块， 得到所述第五特征提取单元输出的 第三层级特 征以及所述第六 特征提取单元输出的第四层级特 征； 将所述第三层级特征与所述第四层级特征融合并进行目标检测， 确定所述待处理图像 中的第二目标。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述检测模块还包括连接在所述第 一特征 提取模块与所述第二特征提取模块之 间的第七 特征提取单元， 所述将所述第三层级特征与 所述第四层级特 征融合并进行目标检测， 确定所述待处 理图像中的第二目标， 包括： 对所述第三层级特 征进行空洞卷积处 理， 得到第三特 征； 对所述第四层级特 征进行反卷积处 理， 得到第四特 征；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114648645 A 2将所述第三特 征与所述第四特 征进行融合得到第二融合特 征； 基于所述第二融合特 征进行空洞卷积处 理， 得到第五特 征； 对所述第七特 征提取单元输出的第五层级特 征进行反卷积处 理， 得到第六 特征； 将所述第五特 征与所述第六 特征融合并进行目标检测， 确定所述第二目标。 7.根据权利要求4或6所述的方法， 其特征在于， 所述将所述第一特征与所述第二特征 融合并进行目标检测， 确定所述第一目标， 包括： 将所述第一特征与所述第二特征融合， 并对融合后的特征进行卷积处理， 得到第三融 合特征； 对所述第三融合特 征进行目标检测， 确定所述第一目标； 或， 所述将所述第五特 征与所述第六 特征融合并进行目标检测， 确定所述第二目标， 包括： 将所述第五特征与所述第六特征融合， 并对融合后的特征进行卷积处理， 得到第 四融 合特征； 对所述第四融合特 征进行目标检测， 确定所述第二目标。 8.一种目标检测模型的训练方法， 其特 征在于， 包括： 获取样本图像及其标签； 将所述样本图像输入预设检测模型中顺次连接的第一特征提取单元以及第二特征提 取单元进行特征提取， 得到第一特 征以及第二特 征； 对所述第一特征分别进行局部特征以及全局特征提取， 并对提取出的特征进行融合， 得到第一融合特 征； 将所述第二特 征与所述第一融合特 征进行融合， 得到第二融合特 征； 将所述第二融合特征输入预设检测模型中的检测模块， 确定所述样本图像中的预测目 标； 基于所述预测目标与 所述标签的差异对所述预设检测模型的参数进行更新， 以确定目 标检测模型。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器和 处理器， 所述存储器和所述处理器之间互相通信连接， 所述存储器中存储有 计算机指 令， 所述处理器通过执行所述计算机指 令， 从而执行权利要求 1‑7中任一项 所述的 目标检测方法， 或者， 执 行权利要求8所述的目标检测模型的训练方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指 令， 所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1 ‑7中任一项所述的目标检测方法， 或者， 执行权利要求8所述的目标检测模型的训练方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114648645 A 3