[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取输入图像，将所述输入图像输入至神经网络，所述神经网络包括分组子网络，所述分组子网络包括至少一个网络块，所述网络块的通道被分成至少两个分组；

利用所述神经网络对所述输入图像执行特征处理，得到图像处理结果；

其中，在通过所述分组子网络执行所述特征处理的情况下，根据所述网络块对应的状态特征，对输入至所述网络块的特征图执行特征处理，所述状态特征包括表示所述网络块内的各所述分组分别对应的通道的特征处理是否被执行的状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括根据以下方式确定所述神经网络中的所述分组子网络：

基于所述神经网络中生成相同分辨率的特征图的至少两个连续地网络层形成所述网络块；

将形成的至少一个所述网络块构成的网络部分确定为所述分组子网络。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括根据以下方式对所述网络块的通道进行分组处理：

按照所述网络块的通道数，将所述网络块的通道平均划分成预设数量个分组。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括根据以下方式对所述网络块的通道进行分组处理：

将所述网络块中的通道划分成预设数量个第一分组；

响应于分组后的神经网络执行所述特征处理产生的计算量与未分组的神经网络执行所述特征处理产生的计算量之间的差值小于计算量阈值，和/或分组后的神经网络的参数量与未分组的神经网络的参数量之间的差值小于参数量阈值，将所述预设数量个第一分组确定为所述网络块的所述至少两个分组。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述网络块对应的状态特征，对输入至所述网络块的特征图执行特征处理，包括：

基于输入至所述分组子网络中的第i个网络块的特征图，确定所述第i个网络块的状态特征，i为小于或者等于M的正整数，M表示所述分组子网络中的网络块的数量；

响应于所述第i个网络块的状态特征表示包括处于被执行的状态的分组，利用所述第i个网络块，对所述特征图中与处于被执行的状态的全部分组内的通道对应的图像特征，执行特征处理，得到所述第i个网络块的输出特征图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于输入至所述分组子网络中的第i个网络块的特征图，确定所述第i个网络块的状态特征，包括：

获取输入至所述第i个网络块的特征图，以及第i-1个网络块的状态特征，其中i等于1时，第i-1个网络块的状态特征为初始状态特征；

基于输入至所述第i个网络块的特征图，以及所述第i-1个的状态特征，确定所述第i个网络块的状态特征。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于输入至所述第i个网络块的特征图，以及所述第i-1个的状态特征，确定所述第i个网络块的状态特征，包括：

对所述第i个网络块的特征图执行池化处理和全连接处理，得到新的特征图；

对所述第i-1个网络块的状态特征执行全连接处理得到新的状态特征；

基于所述新的特征图和所述新的状态特征得到所述第i个网络块的状态特征。

8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，其用于获取输入图像，将所述输入图像输入至神经网络，所述神经网络包括分组子网络，所述分组子网络包括至少一个网络块，所述网络块的通道被分成至少两个分组；

图像处理模块，其用于利用所述神经网络对所述输入图像执行特征处理，得到图像处理结果；

其中，在通过所述分组子网络执行所述特征处理的情况下，根据所述网络块对应的状态特征，对输入至所述网络块的特征图执行特征处理，所述状态特征包括表示所述网络块内的各所述分组分别对应的通道的特征处理是否被执行的状态。