[發明專利]一種圖像的處理方法、裝置及網絡的訓練方法

在審

• 申請號: 202010623842.8
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111652824A
• 公開（公告）日: 2020-09-11
• 發明（設計）人: 張發恩;張建偉
• 申請（專利權）人: 創新奇智（南京）科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 唐正瑜

1.一種圖像的處理方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待識別對象的原圖像；

利用預設的干擾屏蔽網絡處理所述原圖像，以將所述原圖像中與所述待識別對象無關的干擾背景濾除，獲得濾除后的圖像；

利用預設的對象識別網絡處理所述濾除后的圖像，以獲得所述待識別對象的識別結果。

2.根據權利要求1所述的圖像的處理方法，其特征在于，利用預設的干擾屏蔽網絡處理所述原圖像，以將所述原圖像中與所述待識別對象無關的干擾背景濾除，獲得濾除后的圖像，包括：

利用所述干擾屏蔽網絡對所述原圖像進行多次的卷積處理，獲得區分出所述待識別對象以及所述干擾背景的特征圖像；

將所述特征圖像中的所述干擾背景濾除，獲得所述濾除后的圖像。

3.根據權利要求2所述的圖像的處理方法，其特征在于，利用所述干擾屏蔽網絡對所述原圖像進行多次的卷積處理，獲得區分出所述待識別對象以及所述干擾背景的特征圖像，包括：

利用所述干擾屏蔽網絡對所述原圖像依次進行特征尺度縮小的卷積以及激活處理，獲得初始的卷積特征；

利用所述干擾屏蔽網絡對所述初始的卷積特征依次進行特征尺度不變的卷積以及激活處理，獲得第一卷積特征；以及，利用所述干擾屏蔽網絡對所述初始的卷積特征依次進行特征尺度縮小的卷積以及激活處理，獲得縮小后的卷積特征；以及，還利用所述干擾屏蔽網絡對所述縮小后的卷積特征進行上采樣處理，獲得特征尺度與所述第一卷積特征相同的第二卷積特征；

利用所述干擾屏蔽網絡將所述第一卷積特征和所述第二卷積特征融合，獲得所述特征圖像。

4.根據權利要求3所述的圖像的處理方法，其特征在于，利用所述干擾屏蔽網絡將所述第一卷積特征和所述第二卷積特征融合，獲得所述特征圖像，包括：

利用所述干擾屏蔽網絡將所述第一卷積特征和所述第二卷積特征融合，獲得融合特征；

利用所述干擾屏蔽網絡對所述融合特征進行特征尺度不變的卷積以及分類處理，獲得所述特征圖像。

5.根據權利要求2所述的圖像的處理方法，其特征在于，利用所述干擾屏蔽網絡對所述原圖像進行多次的卷積處理，獲得區分出所述待識別對象以及所述干擾背景的特征圖像，包括：

利用所述干擾屏蔽網絡對所述原圖像依次進行特征尺度縮小的卷積以及激活處理，獲得初始的卷積特征；

利用所述干擾屏蔽網絡對所述初始的卷積特征依次進行特征尺度不變的卷積以及激活處理，獲得第一卷積特征；以及，利用所述干擾屏蔽網絡對所述初始的卷積特征依次進行特征尺度縮小的卷積以及激活處理，獲得縮小后的卷積特征；以及，還利用所述干擾屏蔽網絡對所述縮小后的卷積特征依次進行特征尺度不變的卷積以及激活處理，獲得第二卷積特征；以及，還利用所述干擾屏蔽網絡對所述縮小后的卷積特征依次進行特征尺度縮小的卷積以及激活處理，獲得再次縮小的卷積特征；以及，還利用所述干擾屏蔽網絡對所述再次縮小的卷積特征依次進行特征尺度不變的卷積、激活處理以及上采樣處理，獲得特征尺度與所述第二卷積特征相同的第三卷積特征；

利用所述干擾屏蔽網絡將所述第二卷積特征與所述第三卷積特征融合，獲得融合后的特征；再利用所述干擾屏蔽網絡對所述融合后的特征進行上采樣處理，獲得特征尺度與所述第一卷積特征相同的融合特征；再所述干擾屏蔽網絡將所述融合特征與所述第一卷積特征融合，獲得所述特征圖像。

6.根據權利要求2所述的圖像的處理方法，其特征在于，利用所述干擾屏蔽網絡對所述原圖像進行多次的卷積處理，獲得區分出所述待識別對象以及所述干擾背景的特征圖像，包括：

利用所述干擾屏蔽網絡對所述原圖像依次進行特征尺度縮小的卷積以及激活處理，獲得初始的卷積特征；

利用所述干擾屏蔽網絡對所述初始的卷積特征依次進行特征尺度不變的卷積以及分類處理，獲得所述特征圖像。