[發明專利]圖像處理方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010415459.3
• 申請日: 2020-05-15
• 公開（公告）號: CN111783519A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 劉佳軍
• 申請（專利權）人: 北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 王婷婷

本申請實施例提供了圖像處理方法、裝置、電子設備，該方法包括：將包含目標物的待處理圖像輸入到特征提取網絡，以得到待處理圖像中的目標特征點對應的特征，其中，特征提取網絡被配置為：確定待處理圖像中的多個目標特征點；對于每一個目標特征點，基于該目標特征點的位置，確定該目標特征點對應的特征提取區域；利用該目標特征點對應的卷積核從該目標特征點對應的特征提取區域提取特征，得到該目標特征點對應的特征。節省在對圖像進行特征提取的過程中耗費的計算資源和節省存儲所有用于特征提取的卷積核的權重耗費的存儲資源。

技術領域

本申請涉及計算機視覺領域，具體涉及圖像處理方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

對圖像進行特征提取是進行與圖像相關的任務的基礎，例如，對人臉圖像進行特征提取是人臉識別的基礎。目前，通常是采用諸如殘差連接網絡(ResNet)、MobileNet的卷積神經網絡完成對諸如人臉圖像的圖像的特征提取。目前采用的對圖像進行特征提取的卷積神經網絡，在對圖像進行特征提取時，每一個卷積核均需要針對整個圖像進行卷積，每一個卷積層中的所有用于提取特征的卷積核共享權重。

一方面，每一個卷積核負責提取的特征僅位于整個圖像的某一個區域，但每一個卷積核均針對整個圖像進行卷積，造成在對圖像進行特征提取的過程中，耗費的計算資源較多。另一方面，由于每一個卷積層中的所有卷積核共享權重，導致對于每一個卷積層中的每一個卷積核，與該卷積核負責提取的特征無關的權重也需要進行存儲，存儲所有卷積核的權重耗費的存儲資源較多。

發明內容

本申請實施例提供一種圖像處理方法、裝置、電子設備及存儲介質。

本申請實施例提供一種圖像處理方法，包括：

獲取包含目標物的待處理圖像；

將包含目標物的待處理圖像輸入到特征提取網絡，以得到待處理圖像中的目標特征點對應的特征，其中，特征提取網絡被配置為：

確定所述待處理圖像中的多個目標特征點；

對于每一個目標特征點，基于所述目標特征點的位置，確定所述目標特征點對應的特征提取區域；利用所述目標特征點對應的卷積核從所述目標特征點對應的特征提取區域提取特征，得到所述目標特征點對應的特征，對于特征提取網絡中的每一個包括目標特征點對應的卷積核的卷積層，所述卷積層包括至少一個權重與所述卷積層中的其他的卷積核的權重不同的卷積核。

本申請實施例提供一種圖像處理裝置，包括：

獲取單元，被配置為獲取包含目標物的待處理圖像；

處理單元，被配置為將包含目標物的待處理圖像輸入到特征提取網絡，以得到待處理圖像中的目標特征點對應的特征，其中，特征提取網絡被配置為：確定所述待處理圖像中的多個目標特征點；對于每一個目標特征點，基于所述目標特征點的位置，確定所述目標特征點對應的特征提取區域；利用所述目標特征點對應的卷積核從所述目標特征點對應的特征提取區域提取特征，得到所述目標特征點對應的特征，其中，對于特征提取網絡中的每一個包括目標特征點對應的卷積核的卷積層，所述卷積層包括至少一個權重與所述卷積層中的其他的卷積核的權重不同的卷積核。

本申請實施例提供的圖像處理方法、裝置，一方面，對于待處理圖像中的多個目標特征點中的每一個目標特征點，僅從目標特征點對應的特征提取區域提取特征，節省在對待處理圖像進行特征提取的過程中耗費的計算資源。另一方面，針對不同的目標特征點，采用不同的對應于目標特征點的卷積核從特征點對應的特征提取區域提取特征，在每一個包括目標特征點對應的卷積核的卷積層，該卷積層中的每一個目標特征點對應的卷積核不共享權重，對于該卷積層中的每一個目標特征點對應的卷積核，均僅需存儲與該目標特征點對應的卷積核負責提取的特征相關的權重，從而，節省存儲所有用于特征提取的卷積核的權重耗費的存儲資源。

附圖說明