[發(fā)明專利]圖像處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110351397.9
• 申請日: 2021-03-31
• 公開（公告）號: CN113033579B
• 公開（公告）日: 2023-03-21
• 發(fā)明（設計）人: 吳昊;陳嘉誠;王長虎
• 申請（專利權）人: 北京有竹居網(wǎng)絡技術有限公司
• 主分類號: G06V10/77
• 分類號: G06V10/77;G06V10/764
• 代理公司: 北京英創(chuàng)嘉友知識產(chǎn)權代理事務所(普通合伙) 11447
• 代理人: 魏云鹿

本公開涉及一種圖像處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備，以減少圖像處理過程中池化操作所需的人力和時間，提高圖像池化效率，進而提高圖像處理效率。該圖像處理方法包括：獲取待處理的目標圖像；將所述目標圖像輸入圖像處理模型，以得到對應的圖像處理結果；其中，所述圖像處理模型用于提取所述目標圖像的圖像特征，根據(jù)預訓練的池化向量對所述目標圖像的圖像特征進行池化處理，根據(jù)池化處理后的所述圖像特征輸出所述圖像處理結果，其中，所述池化向量是作為所述圖像處理模型的參數(shù)、通過對所述圖像處理模型進行訓練而得到的。

技術領域

本公開涉及圖像處理技術領域，具體地，涉及一種圖像處理技術方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備。

背景技術

圖像處理領域中，池化可以將小鄰域內(nèi)的特征點整合得到新的特征，也被稱為特征聚合。相關技術中池化方式包括最大值池化(max-pooling)、k-最大值池化(k-maxpooling)、均值池化(average pooling)等方式。實際應用中，需要針對待處理的圖像屬性或圖像特征提取器的類型人工選取對應的池化方式，當待處理的圖像屬性或圖像特征提取器的類型發(fā)生變化時，需要重新選擇對應的池化方式，耗費人力和時間。并且，以k-最大值池化為例，需要多次實驗嘗試不同k值來找出最優(yōu)特征聚合函數(shù)，調(diào)參開銷大。

發(fā)明內(nèi)容

提供該發(fā)明內(nèi)容部分以便以簡要的形式介紹構思，這些構思將在后面的具體實施方式部分被詳細描述。該發(fā)明內(nèi)容部分并不旨在標識要求保護的技術方案的關鍵特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保護的技術方案的范圍。

第一方面，本公開提供一種圖像處理方法，所述方法包括：

獲取待處理的目標圖像；

將所述目標圖像輸入圖像處理模型，以得到對應的圖像處理結果；

其中，所述圖像處理模型用于提取所述目標圖像的圖像特征，根據(jù)預訓練的池化向量對所述目標圖像的圖像特征進行池化處理，根據(jù)池化處理后的所述圖像特征輸出所述圖像處理結果，其中，所述池化向量是作為所述圖像處理模型的參數(shù)、通過對所述圖像處理模型進行訓練而得到的。

第二方面，本公開提供一種圖像處理裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取待處理的目標圖像；

處理模塊，用于將所述目標圖像輸入圖像處理模型，以得到對應的圖像處理結果；其中，所述處理模塊包括：提取子模塊，用于通過所述圖像處理模型提取所述目標圖像的圖像特征；池化子模塊，用于根據(jù)預訓練的池化向量對所述目標圖像的圖像特征進行池化處理，所述池化向量是作為所述圖像處理模型的參數(shù)、通過對所述圖像處理模型進行訓練而得到的；輸出子模塊，用于根據(jù)池化處理后的所述圖像特征輸出所述圖像處理結果。

第三方面，本公開提供一種計算機可讀介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該程序被處理裝置執(zhí)行時實現(xiàn)第一方面中所述方法的步驟。

第四方面，本公開提供一種電子設備，包括：

存儲裝置，其上存儲有計算機程序；

處理裝置，用于執(zhí)行所述存儲裝置中的所述計算機程序，以實現(xiàn)第一方面中所述方法的步驟。

通過上述技術方案，池化向量可以作為圖像處理模型的參數(shù)，通過對圖像處理模型進行訓練而得到，由此，池化向量可以根據(jù)用于訓練圖像處理模型的樣本圖像和訓練過程中使用的圖像特征提取器進行自適應調(diào)整。當待處理的圖像屬性或圖像特征提取器的類型發(fā)生變化時，可以通過對應屬性的樣本圖像或?qū)愋偷膱D像特征提取器重新對圖像處理模型進行訓練，以得到新的池化向量進行圖像處理，無需人工重新選擇對應的池化方式，從而可以減少圖像池化過程中的調(diào)參開銷，提高圖像池化效率，進而提高圖像處理效率。

本公開的其他特征和優(yōu)點將在隨后的具體實施方式部分予以詳細說明。

附圖說明