基于图像统计目标对象的方法、装置和电子系统

摘要

本发明提供了一种基于图像统计目标对象的方法、装置和电子系统；该方法包括：将目标图像输入卷积神经网络，得到第N‑1个卷积块对应的初始特征；通过第M个门控级联模块对初始特征进行回归处理，得到回归密度图；对回归密度图进行特征提取，得到差异性特征，并融合差异性特征和初始特征，得到优化特征；将优化特征输入至第N个卷积块，以使卷积神经网络输出目标对象的统计结果。该方法中，除了提取初始特征外，还对初始特征回归的回归密度图提取了差异特征，并将两次提取的特征进行融合，两次提取特征保持了目标图像的尺度适应性，将融合后的优化特征输入第N个卷积块，可以缓解退化问题，提升了目标对象的统计精度。