【技術實現步驟摘要】
本申請涉及目標檢測，特別是涉及一種目標檢測方法、目標檢測模型的訓練方法及相關裝置。
技術介紹
1、隨著計算機智能技術的發展，在圖像處理領域，對目標檢測任務的要求也逐漸提升。
2、目標檢測可以對圖像中的目標進行識別檢測，獲取目標在圖像中的位置等信息。目前，目標檢測方法主要是通過對采集圖像進行圖像處理來實現對目標的檢測。然而，在圖像中存在隱蔽的目標的情況下，對目標檢測的準確度較低。
技術實現思路
1、本申請主要解決的技術問題是提供一種目標檢測方法、目標檢測模型的訓練方法及相關裝置，能夠提高對隱蔽的目標檢測的準確度。
2、為了解決上述問題，本申請第一方面提供了一種目標檢測方法，該方法包括：獲取目標圖像的圖像特征；利用圖像特征進行第一分割檢測，得到目標的初步分割特征和隱蔽程度評估值；對目標的初步分割特征和隱蔽程度評估值進行注意力處理，得到隱蔽程度注意力特征；基于隱蔽程度注意力特征進行第二分割檢測，得到目標的最終分割圖。
3、為了解決上述問題，本申請第二方面提供了一種目標檢測模型的訓練方法，該方法包括：獲取樣本圖像；將樣本圖像作為目標圖像，采用目標檢測模型實現上述的目標檢測方法，得到樣本檢測結果；利用樣本檢測結果，確定損失值；基于損失值對目標檢測模型進行訓練，得到訓練后的目標檢測模型。
4、為了解決上述問題，本申請第三方面提供了一種計算機設備，該計算機設備包括相互耦接的存儲器和處理器，存儲器中存儲有程序數據，處理器用于執行程序數據以實現上述任一
5、為了解決上述問題，本申請第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，該計算機可讀存儲介質存儲有能夠被處理器運行的程序數據，程序數據用于實現上述任一方法的任一步驟。
6、上述方案，通過獲取目標圖像的圖像特征，利用圖像特征進行第一分割檢測，得到目標的初步分割特征和隱蔽程度評估值，對目標的初步分割特征和隱蔽程度評估值進行注意力處理，得到隱蔽程度注意力特征，基于隱蔽程度注意力特征進行第二分割檢測，得到目標的最終分割圖，通過結合隱蔽程度評估值進行目標檢測，可以針對不同隱蔽程度的目標進行目標檢測，另外，可以對不同隱蔽程度的目標獲取不同的隱蔽程度注意力特征，得到不同的注意力分布情況，以此再進行分割檢測，可以得到更準確的最終分割圖，能夠提高對隱蔽的目標檢測的準確度，且可以提升在多種場景下對隱蔽的目標檢測的準確度，適應性更強。
7、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，而非限制本申請。
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1.一種目標檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述目標的初步分割特征和隱蔽程度評估值進行注意力處理，得到隱蔽程度注意力特征，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述分割卷積特征和所述隱蔽嵌入特征進行注意力處理，得到所述隱蔽程度注意力特征之前，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述隱蔽程度注意力特征進行第二分割檢測，得到目標的最終分割圖，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述圖像特征包括多個層級的層級特征，不同層級的層級特征的尺度不同；所述利用所述隱蔽程度注意力特征和所述圖像特征進行注意力處理，得到全局注意力特征，包括：
6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述圖像特征包括多個層級的層級特征，不同層級的層級特征的尺度不同；
7.一種目標檢測模型的訓練方法，其特征在于，包括：
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述樣本檢測結果包括樣本初步分割圖、樣本隱蔽程度和樣本最終分割圖；
...【技術特征摘要】
1.一種目標檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述目標的初步分割特征和隱蔽程度評估值進行注意力處理，得到隱蔽程度注意力特征，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述分割卷積特征和所述隱蔽嵌入特征進行注意力處理，得到所述隱蔽程度注意力特征之前，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述隱蔽程度注意力特征進行第二分割檢測，得到目標的最終分割圖，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述圖像特征包括多個層級的層級特征，不同層級的層級特征的尺度不同；所述利用所述隱蔽程度注意力特征和所述圖像特征進行注意力處理，得到全局注意力特征，包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：楊嘉敏，吳福明，魏云海，吳思銘，
申請(專利權)人：浙江大華技術股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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