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目标检测方法、模型的训练方法以及自动驾驶车辆
摘要文本
本公开提供了一种目标检测方法、深度学习模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质、程序产品以及自动驾驶车辆，涉及人工智能技术领域，尤其涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉、虚拟现实、深度学习、大模型等技术领域，可应用于自动驾驶等场景。具体实现方案为：对待检测图像序列中的待检测图像进行特征提取，得到图像特征序列；将图像特征序列和查询矩阵进行视觉交互处理，得到鸟瞰特征；对鸟瞰特征进行目标检测，得到初始目标检测结果；基于初始目标检测结果，对查询矩阵中的查询元素进行删除，得到轻量化的查询矩阵；以及基于轻量化的查询矩阵和图像特征序列，得到目标检测结果。
申请人信息
- 申请人:北京百度网讯科技有限公司
- 申请人地址:100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
- 发明人: 北京百度网讯科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 目标检测方法、模型的训练方法以及自动驾驶车辆 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311638811.X |
| 申请日 | 2023/12/1 |
| 公告号 | CN117612121A |
| 公开日 | 2024/2/27 |
| IPC主分类号 | G06V20/56 |
| 权利人 | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 发明人 | 谭资昌; 谭啸; 叶晓青; 王井东 |
| 地址 | 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层 |
专利主权项内容
1.一种目标检测方法，包括：对待检测图像序列中的待检测图像进行特征提取，得到图像特征序列，其中，所述待检测图像序列包括用于表征预定空间的不同方位的多个待检测图像，所述图像特征序列包括按照预定方位顺序排列的多个图像特征；将所述图像特征序列和查询矩阵进行视觉交互处理，得到鸟瞰特征，其中，所述查询矩阵包括多个查询元素，所述查询元素用于表征所述预定空间的格栅空间特征；对所述鸟瞰特征进行目标检测，得到初始目标检测结果；基于所述初始目标检测结果，对所述查询矩阵中的查询元素进行删除，得到轻量化的查询矩阵；以及基于所述轻量化的查询矩阵和所述图像特征序列，得到目标检测结果。