[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像；

将所述待处理图像输入到目标神经网络进行处理，得到图像处理结果；

其中，所述目标神经网络采用以下步骤获得：

根据第一神经网络中各个网络通道之间的相似度，对所述第一神经网络中的网络通道进行分组；

根据所述分组，确定所述第一神经网络中至少一个网络通道组中的基准网络通道；

根据所述至少一个网络通道组中的除基准网络通道以外的网络通道及其与所述网络通道组中的基准网络通道之间的相似度，更新所述网络通道组中的基准网络通道的权重，并消除所述网络通道组中的除基准网络通道以外的网络通道，以得到所述目标神经网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述分组，确定所述第一神经网络中至少一个网络通道组中的基准网络通道，包括：

针对所述第一神经网络中的一个网络通道组，确定该网络通道组中的每个网络通道与该组内其它网络通道之间的相似度之和；

将该网络通道组中与该组内其它网络通道之间的相似度之和最大的网络通道，作为该网络通道组的基准网络通道。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据一个网络通道组中的除基准网络通道以外的网络通道及其与该网络通道组中的基准网络通道之间的相似度，更新该网络通道组中的基准网络通道的权重，包括：

确定该网络通道组中的网络通道在下一个网络层中的线性组合；

根据该网络通道组中的除基准网络通道以外的各个网络通道及其与该网络通道组中的基准网络通道之间的相似度，将所述线性组合中除基准网络通道以外的网络通道表示为基准网络通道与新的权重的乘积，其中，所述新的权重中包含除基准网络通道以外的该网络通道的信息；

根据所述新的权重以及所述线性组合中的基准网络通道的权重之和，更新该网络通道组中的基准网络通道的权重。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据第一神经网络中各个网络通道之间的相似度，对所述第一神经网络中的网络通道进行分组，包括：

获取所述第一神经网络中网络通道的特征信息；

根据所述特征信息，确定所述第一神经网络中同一个网络层中不同网络通道之间的相似度；

根据所述相似度，对所述第一神经网络中同一个网络层中的网络通道进行分组。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度，对所述第一神经网络中同一个网络层中的网络通道进行分组，包括：

根据所述相似度与预设相似度阈值进行比较，对所述第一神经网络中同一个网络层中的网络通道进行分组，使同一个网络通道组中的不同网络通道之间的相似度大于所述预设相似度阈值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度，对所述第一神经网络中同一个网络层中的网络通道进行分组，包括：

基于预设网络通道组数，根据所述相似度，对所述第一神经网络中同一个网络层中的网络通道进行分组，使同一个网络通道组中的不同网络通道之间的相似度大于不同网络通道组中的网络通道之间的相似度。

7.根据权利要求4至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取第一神经网络中网络通道的特征信息，包括：

通过所述第一神经网络对样本图像进行处理，获取所述第一神经网络中网络通道的特征信息。