(19)中华 人民共和国 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 202111527699.3 (22)申请日 2021.12.14 (71)申请人 阿里巴巴 （中国） 有限公司 地址 311121 浙江省杭州市滨江区长河街 道网商路69 9号4号楼5楼5 08室 (72)发明人 林君宇　毛潇锋　陈岳峰　何源　 薛晖　 (74)专利代理 机构 北京博浩百 睿知识产权代理 有限责任公司 1 1134 代理人 谢湘宁　李静茹 (51)Int.Cl. G06V 10/40(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 图像检测方法、 存 储介质以及计算机终端 (57)摘要 本申请公开了一种图像检测方法、 存储介质 以及计算机终端。 其中， 该方法包括： 获取目标图 像； 对目标图像进行多次特征提取， 得到多个特 征图， 其中， 多个特征图的分辨率不同； 将每个特 征图与每个特征图对应的历史特征图进行特征 融合， 得到目标特征图， 其中， 历史特征图为提取 出每个特征图之前已经完成融合的特征图； 对目 标特征图进行图像检测， 得到目标图像中包含的 目标对象的目标检测结果。 本申请解决了相关技 术中图像 检测的效率较低的技 术问题。 权利要求书3页 说明书28页 附图15页 CN 114359565 A 2022.04.15 CN 114359565 A 1.一种图像 检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标图像； 对所述目标图像进行多次特征提取， 得到多个特征图， 其中， 所述多个特征图的分辨率 不同； 将每个特征图与所述每个特征图对应的历史特征图进行特征融合， 得到目标特征图， 其中， 所述历史特 征图为提取出所述每个特征图之前已经完成融合的特 征图； 对所述目标特征图进行图像检测， 得到所述目标图像中包含的目标对象的目标检测结 果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对所述目标图像进行多次特征提取， 得到 多个特征图包括： 将所述目标图像输入至特征提取模型， 并获取所述特征提取模型输出的所述多个特征 图， 其中， 所述特征提取模型包括： 依次相连的多个特征提取层， 每个特征提取层用于对输 入的第一图像进行 特征提取， 输出 所述第一图像对应的特 征图。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 将每个特征图与 所述每个特征图对应的历 史特征图进行 特征融合， 得到目标 特征图包括： 将所述多个特征图输入至特征融合模型， 并获取所述特征融合模型输出的所述目标特 征图， 其中， 所述特征融合模型包括： 依次相连的多个特征融合层， 所述多个特征融合层和 所述多个特征提取层一一对应连接， 每个特征融合层与其他特征融合层均连接， 所述每个 特征融合层用于将输入的特征图与所述其他特征融合层已经完成融合的特征图进 行融合， 输出融合后的特 征图。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述每个特征融合层用于对所述第 一图像 与所述已经完成融合的特 征图进行注意力运 算， 生成所述融合后的特 征图。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对所述目标特征图进行图像检测， 得到所 述目标图像中包 含的目标对象的目标检测结果包括： 将所述目标特征图输入至解码器， 并获取所述解码器输出的初始检测结果， 其中， 所述 初始检测结果包括： 所述目标对象 的预测位置、 所述预测位置的第一分数、 所述目标对象的 目标类别和所述目标类别的第二分数； 基于所述第一分数和所述第二分数对所述预测位置进行过滤， 得到过滤后的预测位 置； 基于所述过 滤后的预测位置和所述目标类别， 生成所述目标检测结果。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 基于所述第 一分数和所述第 二分数对所述 预测位置进行 过滤， 得到过 滤后的预测位置包括： 获取所述第一分数和所述第二分数的乘积， 得到所述预测位置的预测分数； 基于所述预测分数和预设阈值对所述预测位置进行过滤， 得到所述过滤后的预测位 置。 7.根据权利要求2至 5中任意一项所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取所述目标对象的目标标注结果， 和所述目标图像的掩码标注结果， 其中， 所述掩码 标注结果用于表征 所述目标图像中每 个图像像素是否属于所述目标对象； 基于所述目标 标注结果和所述目标检测结果， 构建第一损失函数；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114359565 A 2基于所述每个特征图对所述目标图像进行图像识别， 得到所述每个特征图中每个特征 像素对应的掩码检测结果； 基于所述掩码标注结果和所述掩码检测结果， 构建第二损失函数； 基于所述第 一损失函数和所述第 二损失函数对特征提取模型、 特征融合模型和解码器 的模型参数进行调整。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 基于所述目标标注结果和所述目标检测结 果， 构建第一损失函数包括： 确定所述目标标注结果中的标注位置和所述目标检测结果中的检测位置的交并比， 得 到位置交并比； 基于所述位置交并比和所述目标检测结果中的检测类别的分数， 构建所述第 一损失函 数。 9.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 基于所述掩码标注结果和所述掩码检测结 果， 构建第二损失函数包括： 基于所述每个特征图的尺寸， 对所述掩码标注结果进行缩放处理， 得到所述每个特征 图对应的子掩码标注结果； 基于所述每个特征图对应的子掩码标注结果和所述每个特征图对应的掩码检测结果， 得到所述每 个特征图对应的子损失函数； 获取所述多个特 征图对应的子损失函数之和， 得到所述第二损失函数。 10.一种图像 检测方法， 其特 征在于， 包括： 云服务器接收客户端上传的目标图像； 所述云服务器对所述目标图像进行多次特征提取， 得到多个特征图， 其中， 所述多个特 征图的分辨 率不同； 所述云服务器将每个特征图与所述每个特征图对应的历史特征图进行特征融合， 得到 目标特征图， 其中， 所述历史特 征图为提取出所述每个特征图之前已经完成融合的特 征图； 所述云服务器对所述目标特征图进行图像检测， 得到所述目标图像中包含的目标对象 的目标检测结果； 所述云服 务器发送所述目标检测结果至所述 客户端。 11.一种图像 检测方法， 其特 征在于， 包括： 接收目标图像； 对所述目标图像进行多次特征提取， 得到多个特征图， 其中， 所述多个特征图的分辨率 不同； 将每个特征图与所述每个特征图对应的历史特征图进行特征融合， 得到目标特征图， 其中， 所述历史特 征图为提取出所述每个特征图之前已经完成融合的特 征图； 对所述目标特征图进行图像检测， 得到所述目标图像中包含的目标对象的目标检测结 果； 输出所述目标检测结果。 12.一种图像 检测方法， 其特 征在于， 包括： 在交互界面上显示目标图像； 如果所述交互界面的任意一个区域内检测到目标检测指令， 触发对所述目标图像进行权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114359565 A 3