[發明專利]圖像特征提取方法、裝置、存儲介質及電子設備

有效

• 申請號: 201910611747.3
• 申請日: 2019-07-08
• 公開（公告）號: CN110298413B
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 喻冬東;王長虎
• 申請（專利權）人: 北京字節跳動網絡技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 北京英創嘉友知識產權代理事務所(普通合伙) 11447
• 代理人: 魏嘉熹

本公開涉及一種圖像特征提取方法、裝置、存儲介質及電子設備，所述方法包括：提取目標圖像的原始特征圖；將所述原始特征圖輸入多個非局部注意力神經網絡進行特征提取，獲得所述原始特征圖在多種分辨率下對應的非局部注意力特征圖，其中，各個非局部注意力神經網絡對應的池化層步長不同；將所述原始特征圖和各個所述非局部注意力特征圖進行融合，獲得目標圖像對應的目標特征圖。因此，一方面可以有效保證目標圖像對應的目標特征圖中包含的特征信息的全面性和豐富性，另一方面，通過提取多種分辨率下的非局部注意力特征圖也可以有效提高目標特征圖的準確性，保證圖像特征提取的準確度和廣泛性，為對目標圖像的處理提供準確的數據支持。

技術領域

本公開涉及圖像處理領域，具體地，涉及一種圖像特征提取方法、裝置、存儲介質及電子設備。

背景技術

現今，圖像處理技術的應用越來越多，例如，可以應用于圖像識別、地圖導航、圖像分割等多種應用場景?，F有技術中，通過采用對獲取到的圖像進行圖像特征提取，從而直接根據提取出的圖像特征進行后續應用，如識別、分割。但是，不同的應用場景對圖像精度的要求不同，圖像特征提取的準確度將直接影響后續處理的精度和準確度。

發明內容

本公開的目的是提供一種準確地、全面地圖像特征提取方法、裝置、存儲介質及電子設備。

為了實現上述目的，根據本公開的第一方面，提供一種圖像特征提取方法，所述方法包括：

提取目標圖像的原始特征圖；

將所述原始特征圖輸入多個非局部注意力神經網絡進行特征提取，獲得所述原始特征圖在多種分辨率下對應的非局部注意力特征圖，其中，各個非局部注意力神經網絡對應的池化層步長不同；

將所述原始特征圖和各個所述非局部注意力特征圖進行融合，獲得目標圖像對應的目標特征圖。

可選地，所述將所述原始特征圖和各個所述非局部注意力特征圖進行融合，獲得目標圖像對應的目標特征圖的步驟包括：

確定各個所述非局部注意力特征圖和所述原始特征圖分別對應的權重值；

根據各個所述非局部注意力特征圖和所述原始特征圖分別對應的權重值，確定原始特征圖加權值和各個非局部注意力特征圖加權值；

根據所述原始特征圖加權值和各個所述非局部注意力特征圖加權值，對所述原始特征圖和各個所述非局部注意力特征圖進行融合，獲得所述目標特征圖。

可選地，所述確定各個所述非局部注意力特征圖和所述原始特征圖分別對應的權重值，包括：

將所述原始特征圖輸入預訓練的權重確定模型，獲得所述權重確定模型輸出的權重通道向量；

對所述權重通道向量進行解碼，獲得所述權重通道向量的每個通道的權重值，其中，所述原始特征圖和各個所述非局部注意力特征圖與所述權重通道向量的通道一一對應。

可選地，所述根據所述原始特征圖加權值和各個所述非局部注意力特征圖加權值，對所述原始特征圖和各個所述非局部注意力特征圖進行融合，獲得所述目標特征圖的步驟，包括：

將所述原始特征圖加權值和各個所述非局部注意力特征圖加權值之和確定為所述目標特征圖。

可選地，所述根據所述原始特征圖加權值和各個所述非局部注意力特征圖加權值，對所述原始特征圖和各個所述非局部注意力特征圖進行融合，獲得所述目標特征圖的步驟，包括：

將所述原始特征圖加權值和各個所述非局部注意力特征圖加權值進行拼接，獲得加權特征圖；

將所述加權特征圖進行降維，獲得所述目標特征圖。

可選地，所述方法還包括：

根據所述目標特征圖，對所述目標圖像進行處理。