[发明专利]图像处理方法、装置、重识别网络的训练方法及电子设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别图像，所述待识别图像中包括至少一个待识别对象；

对所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像的特征图，所述待识别图像的特征图包括全局特征信息和局部特征信息；

根据所述待识别图像的特征图获取所述至少一个待识别对象的特征向量信息；

根据各所述待识别对象的特征向量信息和目标对象的特征向量信息，确定所述待识别图像中的目标对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像的特征图包括：

将所述待识别图像输入到重识别网络的特征提取网络中进行特征提取，得到所述待识别图像的特征图，其中，所述特征提取网络的卷积层采用形变卷积。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述待识别图像的特征图获取所述至少一个待识别对象的特征向量信息包括：

根据重识别网络的对象检测网络对所述特征图进行检测，得到至少一个待识别对象检测框；

根据所述重识别网络的对象识别网络对所述至少一个待识别对象检测框进行特征提取，得到所述至少一个待识别对象的特征向量信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征图包括至少一个特征单元，其中，根据重识别网络的对象检测网络对所述特征图进行检测，得到至少一个待识别对象检测框包括：

对所述特征图中的各特征单元进行特征解码，得到各所述特征单元对应的检测框；

对各所述检测框进行去重复处理，得到至少一个待识别对象检测框。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，根据各所述待识别对象的特征向量信息和目标对象的特征向量信息，确定所述待识别对象中的目标对象包括：

根据各所述待识别对象的特征向量信息和所述目标对象的特征向量信息，分别计算所述目标对象与各所述待识别对象的相似度；

对于各待识别对象，响应于所述目标对象与所述待识别对象的相似度大于或等于相似度阈值，确定所述待识别对象为所述目标对象。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，对所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像的特征图包括：

对所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像的多个尺寸的特征图。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将目标对象图像输入重识别网络中进行处理，得到所述目标对象的特征向量信息。

8.一种重识别网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取训练集，所述训练集包括多个对象的图像组，所述图像组包括对应的对象的多个不同角度的图像；

基于损失函数，根据所述训练集训练所述重识别网络；

其中，所述重识别网络包括特征提取网络、对象检测网络和对象识别网络，所述特征提取网络的卷积层采用形变卷积。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述训练集中的图像具有图像的全局区域和多个局部区域的位置标注信息；

所述基于损失函数，根据所述训练集训练所述重识别网络包括：

基于对象检测网络对应的第一损失函数和对象识别网络对应的第二损失函数，根据所述训练集中的各图像的位置标注信息训练所述重识别网络。