技术摘要：
本申请涉及一种图像数据筛选方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取原图像的多个图像子区域和各个图像子区域的评分，图像子区域为根据滑动窗口和滑动步长对原图像进行划分得到的，根据滑动窗口和滑动步长，计算两个相邻的图像子区域的交并比值，根据交  全部
背景技术：
图像处理的人工智能算法中会采用滑窗的方式在整幅图像中搜索提取感兴趣的 特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。比如人脸检测算法MTCNN，其每个 结果都对应着输入算法的图像中一个特定范围的像素框，而且每个结果与输入图像的区域 对应关系是固定的。那么结果中的两个数据之间在输入图像中的对应的搜索框的区域关系 也是固定的。搜索框在图像中移动时，会在以图像中人脸为中心的附近区域都检测到这张 人脸，一张人脸会被重复检测到很多次，对应的结果也是局部多次检测到人脸。滑动窗口会 导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS(非极大值 抑制)来选取那些邻域里分数最高，并且抑制那些分数低的窗口。传统的算法是当交并比大 于设定的阈值时，保留得分高的滑窗结果，丢弃得分低的滑窗结果，为了计算交并比，需要 先暂存所有的结果以及其对应的滑窗位置，然后两两计算交并比，耗费内存。
技术实现要素：
为了解决上述技术问题，本申请提供了一种图像数据筛选方法、装置、计算机设备 和存储介质。 第一方面，本申请提供了一种图像数据筛选方法，包括： 获取原图像对应的多个图像子区域和各个图像子区域对应的评分，图像子区域为 根据滑动窗口和滑动步长对原图像进行划分得到的图像区域； 根据滑动窗口和滑动步长，计算任意两个相邻的图像子区域的交并比值； 根据交并比值确定图像子区域的目标组合方式，根据目标组合方式组合图像子区 域，得到多个图像子区域集合； 从各个图像子区域集合中筛选出评分最高的图像子区域，作为各个图像子区域集 合中的目标区域，保留目标区域。 第二方面，本申请提供了一种图像数据处理装置，包括： 数据获取模块，用于获取原图像对应的多个图像子区域和各个图像子区域对应的 评分，图像子区域为根据滑动窗口和滑动步长对原图像进行划分得到的图像区域； 数据处理模块，用于根据滑动窗口和滑动步长，计算任意两个相邻的图像子区域 的交并比值； 区域组合模块，用于根据交并比值确定图像子区域的目标组合方式，根据目标组 合方式组合图像子区域，得到多个图像子区域集合； 区域筛选模块，用于从各个图像子区域集合中筛选出评分最高的图像子区域，作 为各个图像子区域集合中的目标区域，保留目标区域。 4 CN 111612726 A 说　明　书 2/11 页 一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的 计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤： 获取原图像对应的多个图像子区域和各个图像子区域对应的评分，图像子区域为 根据滑动窗口和滑动步长对原图像进行划分得到的图像区域； 根据滑动窗口和滑动步长，计算任意两个相邻的图像子区域的交并比值； 根据交并比值确定图像子区域的目标组合方式，根据目标组合方式组合图像子区 域，得到多个图像子区域集合； 从各个图像子区域集合中筛选出评分最高的图像子区域，作为各个图像子区域集 合中的目标区域，保留目标区域。 一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执 行时实现以下步骤： 获取原图像对应的多个图像子区域和各个图像子区域对应的评分，图像子区域为 根据滑动窗口和滑动步长对原图像进行划分得到的图像区域； 根据滑动窗口和滑动步长，计算任意两个相邻的图像子区域的交并比值； 根据交并比值确定图像子区域的目标组合方式，根据目标组合方式组合图像子区 域，得到多个图像子区域集合； 从各个图像子区域集合中筛选出评分最高的图像子区域，作为各个图像子区域集 合中的目标区域，保留目标区域。 上述图像数据筛选方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取原图 像对应的多个图像子区域和各个图像子区域对应的评分，图像子区域为根据滑动窗口和滑 动步长对原图像进行划分得到的图像区域，根据滑动窗口和滑动步长，计算任意两个相邻 的图像子区域的交并比值，根据交并比值确定图像子区域的目标组合方式，根据目标组合 方式组合图像子区域，得到多个图像子区域集合，从各个图像子区域集合中筛选出评分最 高的图像子区域，作为各个图像子区域集合中的目标区域，保留目标区域。通过计算相邻图 像子区域的交并比值，根据交并比值确定图像的组合方式，对组合的图像子区域进行筛选， 保留满足条件的图像子区域，节省存储空间，减少数据量，从而提高数据处理效率。 附图说明 此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施 例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而 言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。 图1为一个实施例中图像数据筛选方法的应用环境图； 图2为一个实施例中图像数据筛选方法的流程示意图； 图3为一个实施例中图像子区域的交并示意图； 图4为一个实施例中图像子区域的划分示意图； 图5为一个实施例中图像数据筛选装置的结构框图； 图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。 5 CN 111612726 A 说　明　书 3/11 页