[發明專利]池化方法、圖像處理方法及裝置

有效

• 申請號: 201910022794.4
• 申請日: 2019-01-10
• 公開（公告）號: CN109726803B
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 谷愛國;蔡煬
• 申請（專利權）人: 廣州小狗機器人技術有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 薛嬌;王寶筠

1.一種池化方法，其特征在于，包括：

通過預先訓練好的卷積神經網絡對圖像進行處理，得到圖像處理結果；其中，所述卷積神經網絡中的池化層對所述卷積神經網絡中的卷積層輸出的特征圖序列進行池化處理過程包括：

將滑動窗口在第一特征圖上滑動；

當所述滑動窗口滑動到第一位置時，根據所述第一特征圖以及與所述第一特征圖相鄰的第二特征圖中所述第一位置處的所述滑動窗口內的特征值，進行均值池化運算或者進行最大值池化運算，得到所述第一特征圖中所述第一位置處的池化后的特征值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一特征圖以及與所述第一特征圖相鄰的第二特征圖中所述第一位置處的所述滑動窗口內的特征值，進行池化運算，包括：

根據所述第一特征圖中所述第一位置處所述滑動窗口內的特征值，以及所述第二特征圖中所述第一位置處的所述滑動窗口內預設區域內的特征值，進行池化運算。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一特征圖中所述第一位置處所述滑動窗口內的特征值，以及所述第二特征圖中所述第一位置處的所述滑動窗口內預設區域內的特征值，進行池化運算，包括：

獲取所述第二特征圖中所述第一位置處所述滑動窗口內預設區域內的特征值；

對所述預設區域內的特征值進行處理，得到區域特征值；

利用所述第一特征圖中所述第一位置處所述滑動窗口內的特征值，以及所述區域特征值，進行池化運算。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一特征圖中所述第一位置處所述滑動窗口內的特征值，以及所述第二特征圖中所述第一位置處的所述滑動窗口內預設區域內的特征值，進行池化運算，包括：

利用所述第一特征圖中所述第一位置處所述滑動窗口內的特征值，以及所述第二特征圖中所述第一位置處的所述滑動窗口內預設區域內的特征值，進行池化運算。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一特征圖以及與所述第一特征圖相鄰的第二特征圖中所述第一位置處的所述滑動窗口內的特征值，進行池化運算，包括：

根據所述第一特征圖中所述第一位置處所述滑動窗口內的特征值，以及所述第二特征圖中所述第一位置處的所述滑動窗口內的所有特征值，進行池化運算。

6.一種池化裝置，其特征在于，包括：

處理模塊，用于通過預先訓練好的卷積神經網絡對圖像進行處理，得到圖像處理結果；其中，所述卷積神經網絡中的池化層對所述卷積神經網絡中的卷積層輸出的特征圖序列進行池化處理；所述池化層包括：

滑動模塊，用于將滑動窗口在第一特征圖上滑動；

池化模塊，用于當所述滑動窗口滑動到第一位置時，根據所述第一特征圖以及與所述第一特征圖相鄰的第二特征圖中所述第一位置處的所述滑動窗口內的特征值，進行均值池化運算或者進行最大值池化運算，得到所述第一特征圖中所述第一位置處的池化后的特征值。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述池化模塊具體用于：

根據所述第一特征圖中所述第一位置處所述滑動窗口內的特征值，以及所述第二特征圖中所述第一位置處的所述滑動窗口內預設區域內的特征值，進行池化運算。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述池化模塊具體用于：

獲取所述第二特征圖中所述第一位置處所述滑動窗口內預設區域內的特征值；

對所述預設區域內的特征值進行處理，得到區域特征值；

利用所述第一特征圖中所述第一位置處所述滑動窗口內的特征值，以及所述區域特征值，進行池化運算。

9.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述池化模塊具體用于：

利用所述第一特征圖中所述第一位置處所述滑動窗口內的特征值，以及所述第二特征圖中所述第一位置處的所述滑動窗口內預設區域內的特征值，進行池化運算。

10.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述池化模塊具體用于：

根據所述第一特征圖中所述第一位置處所述滑動窗口內的特征值，以及所述第二特征圖中所述第一位置處的所述滑動窗口內的所有特征值，進行池化運算。