公开(公告)号：CN114549825A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210178676.4

申请日：2022-02-25

Applicant: 讯飞智元信息科技有限公司 ,  安徽大学 ,  科大讯飞股份有限公司

Inventor： 晏雨晴 ,  贾若然 ,  李成龙 ,  谭昶 ,  汤进 ,  张友国 ,  吕军 ,  胡少云 ,  刘江 ,  冯祥 ,  韩辉

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/24 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种目标检测方法、装置、电子设备与存储介质，其中方法包括：确定待检测图像；基于目标检测模型，对所述待检测图像进行目标检测，得到所述待检测图像中的紧致框，所述紧致框与所述待检测图像中目标外切，所述紧致框在所述目标的最小外接矩形框内；所述目标检测模型是基于样本图像以及所述样本图像中的样本紧致框训练得到的，所述样本紧致框基于所述样本图像中样本目标的最小外接矩形框和目标掩膜确定。本发明提供的方法、装置、电子设备与存储介质，通过目标检测模型能够基于输入的待检测图像生成图像中目标的紧致框，实现精确刻画目标的细节信息，提高了目标检测的精度，并且此种目标表示方法相较于现有技术更加具有通用性。

公开(公告)号：CN114445371A

公开(公告)日：2022-05-06

申请号：CN202210099234.0

申请日：2022-01-27

Applicant: 安徽大学

Inventor： 李成龙 ,  晏雨晴 ,  杨昕波 ,  汤进 ,  罗斌

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于椭圆交并比的遥感图像目标检测方法及装置，属于计算机视觉技术领域，方法包括：获取原始图像，将原始图像中目标的标注信息转换为椭圆标注后输入至目标检测器，目标检测器包括依次连接的骨干网络、RRPN网络和RoIHead网络，RRPN网络和所述RoIHead网络的回归损失函数均采用椭圆交并比损失函数；利用骨干网络提取输入图像的多尺度特征图；将多尺度特征图作为所述RRPN网络的输入，得到目标的旋转候选框；将多尺度特征图和旋转候选框作为RoIHead网络的输入，得到原始图像的检测结果。本发明将原始图像中目标的标注信息转换为椭圆标注，并提出椭圆交并比的计算方式计算预测框与目标框之间的重合度，提高了遥感图像目标检测的效果。

公开(公告)号：CN114445371B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202210099234.0

申请日：2022-01-27

Applicant: 安徽大学

Inventor： 李成龙 ,  晏雨晴 ,  杨昕波 ,  汤进 ,  罗斌

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于椭圆交并比的遥感图像目标检测方法及装置，属于计算机视觉技术领域，方法包括：获取原始图像，将原始图像中目标的标注信息转换为椭圆标注后输入至目标检测器，目标检测器包括依次连接的骨干网络、RRPN网络和RoIHead网络，RRPN网络和所述RoIHead网络的回归损失函数均采用椭圆交并比损失函数；利用骨干网络提取输入图像的多尺度特征图；将多尺度特征图作为所述RRPN网络的输入，得到目标的旋转候选框；将多尺度特征图和旋转候选框作为RoIHead网络的输入，得到原始图像的检测结果。本发明将原始图像中目标的标注信息转换为椭圆标注，并提出椭圆交并比的计算方式计算预测框与目标框之间的重合度，提高了遥感图像目标检测的效果。