一种基于角度、对角线和目标前景信息的目标检测方法

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种基于角度、对角线和目标前景信息的目标检测方法。

背景技术

随着深度学习和神经网络的发展，目标识别任务中训练出模型的精度得到了巨大的提升，在目标识别领域中，模型不仅需要识别图像中的目标类别，还需要准确定位目标在图像中的位置，边界框回归是其中一个重点，该研究方向与人工智能模型最终的训练效果密切相关。

目标检测的损失函数通常使用的是IoU及其衍生版本，这些损失函数存在几个问题：

(1)当预测框和目标框存在包含关系时，GIou会退化为IoU，当预测框与真实框的中心点一致时，GIoU和DIou会退化为IoU，当预测框与真实框中心点一致且等高宽比时，GIou、DIoU和CIoU会退化为IoU，导致收敛速度慢；

(2)当两框之间是包含关系时，无法区分两边框的相对位置，导致无法根据背景信息给予惩罚。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于角度、对角线和目标前景信息的目标检测方法，解决了边界框针对形状、大小以及前景信息收敛慢或无法收敛的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于角度、对角线和目标前景信息的目标检测方法，具体包括以下步骤：

S1、收集训练图像样本和测试图像样本，在训练图像上标注边界框；

S2、获取边界框信息：预测框P＝(x

S3、计算真实框T的对角线d

S4、计算真实框T的对角线与侧边夹角的余弦值cosθ

S5、计算预测框P与真实框T最小闭包框对角线的长度l

S6、计算真实框T的面积S

S7、计算预测框P与真实框T并集区域A

S8、计算预测框P与真实框T交集区域A

S9、计算预测框P与真实框T的交并比IoU；

S10、计算角度、对角线和目标前景信息的边界框损失函数L

S11、根据损失函数L

本发明进一步设置为：所述S3中真实框T的对角线长d

本发明进一步设置为：所述S4中真实框T的对角线与侧边夹角的余弦值cosθ

本发明进一步设置为：所述S5中最小闭包框对角线的长度l

本发明进一步设置为：所述S6中真实框T的面积S

S

本发明进一步设置为：所述S7中并集区域面积S

S

式中，w

本发明进一步设置为：所述S8中交集区域面积S

S

式中，w

本发明进一步设置为：所述S9中交并比IoU的计算公式包括：

本发明进一步设置为：所述S10中边界框损失函数L

(三)有益效果

本发明提供了一种基于角度、对角线和目标前景信息的目标检测方法。具备以下有益效果：

(1)本发明通过利用边界框的形状和尺寸信息，并在预测框与真实框重合的情况下利用背景信息，加速收敛，利用边界框对角线和对角线与边界框高的夹角取代边框中心点的距离，避免两边界框存在包含关系和中心点重合两种情况造成的IoU及衍生版本的退化问题，加入前景信息的损失项，避免在两边框中心点重合且两框高宽比一致的情况下收敛速度慢的问题。

(2)本发明可以精准的识别小目标，具有高效巡检的效果。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

请参阅图1，本发明实施例提供以下技术方案：一种基于角度、对角线和目标前景信息的目标检测方法，具体包括以下步骤：

S1、收集训练图像样本和测试图像样本，在训练图像上标注边界框；

S2、获取边界框信息：预测框P＝(x

S3、计算真实框T的对角线d

计算公式包括：

S4、计算真实框T的对角线与侧边夹角的余弦值cosθ

计算公式包括：

S5、计算预测框P与真实框T最小闭包框对角线的长度l

计算公式包括：

S6、计算真实框T的面积S

计算公式包括：

S

S7、计算预测框P与真实框T并集区域A

计算公式包括：

S

式中，w

S8、计算预测框P与真实框T交集区域A

计算公式包括：

S

式中，w

S9、计算预测框P与真实框T的交并比IoU；

计算公式包括：

S10、计算角度、对角线和目标前景信息的边界框损失函数L

S11、根据损失函数L

本实施例中，提供一种基于计算角度、对角线和目标前景信息的边界框损失函数进行目标检测，该损失函数利用边界框对角线和对角线与边界框高的夹角取代边框中心点的距离，避免两边界框存在包含关系和中心点重合两种情况造成的IoU及衍生版本的退化问题，加入前景信息的损失项，避免在两边框中心点重合且两框高宽比一致的情况下收敛速度慢的问题。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下。由语句“包括一个......限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素”。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。