[發(fā)明專利]特征圖處理方法、圖像處理方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910600515.8
• 申請日: 2019-07-04
• 公開（公告）號: CN110334716B
• 公開（公告）日: 2022-01-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬寧寧
• 申請（專利權(quán)）人: 北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G06V10/44
• 分類號: G06V10/44;G06V10/82
• 代理公司: 北京鉦霖知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11722
• 代理人: 李志新;李英艷

本公開提供了特征圖處理方法、圖像處理方法及裝置。其中特征提取方法包括：獲取特征圖步驟，獲取次級特征圖；參數(shù)生成步驟，基于次級特征圖，通過池化得到個(gè)性參數(shù)；參數(shù)調(diào)整步驟，通過對個(gè)性參數(shù)進(jìn)行點(diǎn)卷積，得到個(gè)性指導(dǎo)參數(shù)；權(quán)重調(diào)整步驟，根據(jù)個(gè)性指導(dǎo)參數(shù)，對權(quán)重的進(jìn)行調(diào)整，得到個(gè)性權(quán)重；特征提取步驟，基于次級特征圖以及個(gè)性權(quán)重，得到高級特征圖。本公開提供的特征提取方法通過針對輸入的不同特征圖，生成不同的個(gè)性權(quán)重，每個(gè)特征同通過根據(jù)各自特點(diǎn)生成的個(gè)性權(quán)重進(jìn)行特征提取，從而提高了結(jié)果的精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明一般地涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域，具體涉及一種特征圖處理方法、圖像處理方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的場景需要通過計(jì)算機(jī)技術(shù)來進(jìn)行如目標(biāo)檢測、目標(biāo)識(shí)別等圖像處理工作。其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型是現(xiàn)代深度視覺識(shí)別系統(tǒng)的核心。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式一般是Y＝conv(X,W)，其中X是輸入特征，Y是輸出特征，W是權(quán)重。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播、梯度更新等算法，更新權(quán)重的值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練也即對權(quán)重的更新。

而通過完成對一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，所有的數(shù)據(jù)將這個(gè)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，也即所有數(shù)據(jù)共享這套權(quán)重；然而，所有數(shù)據(jù)雖然都有共性，可以公用一個(gè)權(quán)重，但數(shù)據(jù)還有各自的特點(diǎn)，僅用一個(gè)權(quán)重會(huì)導(dǎo)致輸出特征的不準(zhǔn)確。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本發(fā)明的第一方面特征圖處理方法，其中，方法包括：獲取特征圖步驟，獲取次級特征圖；參數(shù)生成步驟，基于次級特征圖，通過池化得到個(gè)性參數(shù)；參數(shù)調(diào)整步驟，通過對個(gè)性參數(shù)進(jìn)行點(diǎn)卷積，得到個(gè)性指導(dǎo)參數(shù)；權(quán)重調(diào)整步驟，根據(jù)個(gè)性指導(dǎo)參數(shù)，對權(quán)重的進(jìn)行調(diào)整，得到個(gè)性權(quán)重；特征提取步驟，基于次級特征圖以及個(gè)性權(quán)重，得到高級特征圖。

在一例中，個(gè)性參數(shù)包括：卷積核參數(shù)和/或通道參數(shù)。

在一例中，卷積核參數(shù)通過對次級特征圖進(jìn)行所述池化得到。

在一例中，通道參數(shù)通過對卷積核參數(shù)進(jìn)行池化得到。

在一例中，通道參數(shù)通過對次級特征圖進(jìn)行池化得到。

在一例中，池化為平均池化。

在一例中，參數(shù)調(diào)整步驟包括：通過對個(gè)性參數(shù)進(jìn)行多層點(diǎn)卷積，得到個(gè)性指導(dǎo)參數(shù)。

在一例中，參數(shù)調(diào)整步驟還包括：在通過對個(gè)性參數(shù)進(jìn)行點(diǎn)卷積后，經(jīng)激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換，得到個(gè)性指導(dǎo)參數(shù)。

本發(fā)明的第二方面提供一種圖像處理方法，包括：圖像獲取步驟，獲取圖像；特征提取步驟，根據(jù)如第一方面的特征圖處理方法，提取圖像的圖像特征；圖像識(shí)別步驟，根據(jù)圖像特征進(jìn)行圖像識(shí)別。

本發(fā)明的第三方面提供一種特征圖處理裝置，裝置包括：獲取特征圖模塊，用于獲取次級特征圖；參數(shù)生成模塊，用于基于次級特征圖，通過池化得到個(gè)性參數(shù)；參數(shù)調(diào)整模塊，用于通過對個(gè)性參數(shù)進(jìn)行點(diǎn)卷積，得到個(gè)性指導(dǎo)參數(shù)；權(quán)重調(diào)整模塊，用于根據(jù)個(gè)性指導(dǎo)參數(shù)，對權(quán)重的進(jìn)行調(diào)整，得到個(gè)性權(quán)重；特征提取模塊，用于基于次級特征圖以及個(gè)性權(quán)重，得到高級特征圖。

本發(fā)明的第四方面提供一種圖像處理裝置，圖像處理裝置包括：圖像獲取模塊，用于獲取圖像；特征提取模塊，用于根據(jù)如第一方面的特征圖處理方法，提取圖像的圖像特征；圖像識(shí)別模塊，用于根據(jù)圖像特征進(jìn)行圖像識(shí)別。

本發(fā)明的第五方面提供一種電子設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)指令；以及處理器，用于調(diào)用存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的指令執(zhí)行第一方面的特征圖處理方法或第二方面的圖像處理方法。

本發(fā)明的第六方面提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中存儲(chǔ)有指令，指令被處理器執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行如第一方面的特征圖處理方法或如第二方面的圖像處理方法。