[发明专利]图像风格化处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本公开公开了一种图像风格化处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取摄像头采集到的图像数据，输入神经网络模型；获取所述神经网络模型输出的所述图像数据的分割结果；根据所述分割结果，对所述图像数据进行风格化处理；其中，所述神经网络模型的每一数据处理层都设置有与其关联的量化处理模块，所述量化处理模块用于对与其关联的数据处理层的参数数据和输入数据进行浮点数压缩后执行量化处理操作，并将量化结果传输至与其关联的数据处理层进行所述数据处理层的功能处理操作。以降低神经网络模型在对输入数据进行处理的过程中因量化操作造成的精度损失，提高图像风格化处理效果。

技术领域

本公开实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像风格化处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在进行图像处理的过程中，通常需要采用神经网络模型对图像数据进行运算，图像数据运算过程中涉及的数字类型可以包括浮点(float)型和定点(int)型，神经网络模型在对图像数据进行处理的过程中，为了提高计算速度，有时需要将浮点型数字量化成定点型数字后再进行计算。现有技术中对浮点数进行定点数量化时，通常是基于预设原则，如截尾原则或舍入原则，等等，这种基于预设原则的处理方式，会导致量化过程中精度的严重损失，进而影响对图像进行风格化处理时的处理效果。

发明内容

本公开提供一种图像风格化处理方法、装置、设备及存储介质，以降低神经网络模型在对输入数据进行处理的过程中因量化操作造成的精度损失，提高图像风格化处理效果。

第一方面，本公开实施例提供了一种图像风格化处理方法，该方法包括：

获取摄像头采集到的图像数据，输入神经网络模型；

获取所述神经网络模型输出的所述图像数据的分割结果；

根据所述分割结果，对所述图像数据进行风格化处理；

其中，所述神经网络模型的每一数据处理层都设置有与其关联的量化处理模块，所述量化处理模块用于对与其关联的数据处理层的参数数据和输入数据进行浮点数压缩后执行量化处理操作，并将量化结果传输至与其关联的数据处理层进行所述数据处理层的功能处理操作。

第二方面，本公开实施例还提供了图像风格化处理装置，该装置包括：

图像数据获取模块，用于获取摄像头采集到的图像数据，输入神经网络模型；

分割结果获取模块，用于获取所述神经网络模型输出的所述图像数据的分割结果；

风格化处理模块，用于根据所述分割结果，对所述图像数据进行风格化处理；

其中，所述神经网络模型的每一数据处理层都设置有与其关联的量化处理模块，所述量化处理模块用于对与其关联的数据处理层的参数数据和输入数据进行浮点数压缩后执行量化处理操作，并将量化结果传输至与其关联的数据处理层进行所述数据处理层的功能处理操作。

第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本公开任意实施例所述的图像风格化处理方法。

第四方面，本公开实施例提供了一种可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开任意实施例所述的图像风格化处理方法。