【技术实现步骤摘要】
本申请涉及目标检测，特别是涉及一种目标检测方法、电子设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、目标检测是计算机视觉领域的一项关键技术，其在安防、工业质检和医疗等领域得到广泛的应用。目前现有的目标检测主要依赖训练后的神经网络模型实现，且训练后的神经网络模型在进行特殊场景下的目标检测时容易出现误检的情况，例如对于光线较弱场景中的目标，检测准确性较低。以及，模型的训练程度将直接影响其进行目标检测准确性。
2、有鉴于此，如何提高目标检测的准确性，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请主要解决的技术问题是提供一种目标检测方法、电子设备和计算机可读存储介质，能够提高目标检测的效率和准确性。
2、为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种目标检测方法，包括：获取目标图像对应的目标图像特征；获取所述目标图像特征与参考类别匹配的参考图像特征之间的第一相似度、以及与参考类别匹配的参考文本特征之间的第二相似度；其中，所述参考图像特征是基于所述参考类别匹配的多个参考图像确定的；基于所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述目标图像的检测结果。
3、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器用于执行所述程序指令以实现上述技术方案中提到的目标检测方法。
4、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理
5、本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请提出的目标检测方法，获取目标图像对应的目标图像特征，并将目标图像特征与预先确定的参考图像特征计算得到第一相似度、以及与预先确定的参考文本特征计算得到第二相似度。根据利用不同模态数据得到的第一相似度和第二相似度确定检测结果，提高了目标检测的效率和准确性。
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1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征至于，所述获取目标图像对应的目标图像特征之前，包括：
3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述获取所述目标图像特征与参考类别匹配的参考图像特征之间的第一相似度、以及与参考类别匹配的参考文本特征之间的第二相似度，包括：
4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述参考图像特征和所述参考文本特征是基于以下步骤获取的，包括：
5.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，所述针对每个所述参考类别，基于所述参考类别匹配的所有所述参考图像，获取所述参考类别匹配的所述参考图像特征，包括：
6.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述第一相似度和所述第二相似度，确定所述目标图像的检测结果，包括：
7.根据权利要求6所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述第一得分和所述第二得分，获取所述目标图像匹配的检测结果，包括：
8.根据权利要求7所述的目标检测方法，其特征在于，所述基于所述
9.一种电子设备，其特征在于，包括相互耦接的存储器和处理器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器用于执行所述程序指令以实现权利要求1-8中任一项所述的目标检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器运行的程序指令，所述程序指令用于实现权利要求1-8中任一项所述的目标检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种目标检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征至于，所述获取目标图像对应的目标图像特征之前，包括：
3.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述获取所述目标图像特征与参考类别匹配的参考图像特征之间的第一相似度、以及与参考类别匹配的参考文本特征之间的第二相似度，包括：
4.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特征在于，所述参考图像特征和所述参考文本特征是基于以下步骤获取的，包括：
5.根据权利要求4所述的目标检测方法，其特征在于，所述针对每个所述参考类别，基于所述参考类别匹配的所有所述参考图像，获取所述参考类别匹配的所述参考图像特征，包括：
6.根据权利要求1所述的目标检测方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：李兴明，敦婧瑜，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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