摘要
本发明实施例提供了一种图像检测方法及装置,所述方法包括:获取待检测的图像;采用深度可分离卷积模块对图像进行特征提取得到特征图;采用卷积神经网络激励模块处理特征图得到增强特征图;采用瓶颈模块处理增强特征图得到优化特征图;根据优化特征图检测图像中是否存在目标对象。本发明实施例通过目标对象检测模型的深度可分离卷积模块可以有效减少模型参数量和计算量,通过卷积神经网络激励模块可以特征图的增强特征表示能力,通过瓶颈模块可以提升检测精度和降低了模型复杂度和计算量,通过目标对象检测模型中的多种技术方案的综合应用,可以避免对图像中的目标对象存在误检测或漏检测的情况,提高对目标对象的检测结果的精度。