[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对待处理图像进行M级特征提取，得到所述待处理图像的M级第一特征图，所述M级第一特征图中各级第一特征图的尺度不同，M为大于1的整数；对与各级第一特征图对应的特征图组分别进行尺度调整及融合，得到M级第二特征图，每个特征图组包括所述第一特征图以及与所述第一特征图相邻的第一特征图；对所述M级第二特征图进行目标检测，得到所述待处理图像的目标检测结果。本公开实施例可提高目标检测的效果。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

在通过深度学习对图像进行处理的过程中，通常需要对图像中目标(例如物体、动物、行人等)进行检测，确定出图像中目标的位置和类别等信息。然而，图像中目标的尺度可能相差较大，例如位于图像中近处和远处的绵羊。在相关技术中，对图像中尺度相差较大的目标的检测效果较差。

发明内容

本公开提出了一种图像处理技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：对待处理图像进行M级特征提取，得到所述待处理图像的M级第一特征图，所述M级第一特征图中各级第一特征图的尺度不同，M为大于1的整数；对与各级第一特征图对应的特征图组分别进行尺度调整及融合，得到M级第二特征图，每个特征图组包括所述第一特征图以及与所述第一特征图相邻的第一特征图；对所述M级第二特征图进行目标检测，得到所述待处理图像的目标检测结果。

在一种可能的实现方式中，与第i级第一特征图对应的特征图组包括第i-1级第一特征图、第i级第一特征图及第i+1级第一特征图，i为整数且1iM，

所述对与各级第一特征图对应的特征图组分别进行尺度调整及融合，得到M级第二特征图，包括：对所述第i-1级第一特征图进行尺度缩小，得到第一个第i级第三特征图；对所述第i级第一特征图进行尺度不变的变换，得到第二个第i级第三特征图；对所述第i+1级第一特征图进行尺度放大，得到第三个第i级第三特征图；对所述第一个第i级第三特征图、所述第二个第i级第三特征图及第三个第i级第三特征图进行融合，得到第i级第二特征图，其中，所述第一个第i级第三特征图、所述第二个第i级第三特征图及第三个第i级第三特征图的尺度相同。

在一种可能的实现方式中，与第1级第一特征图对应的特征图组包括所述第1级第一特征图及第2级第一特征图，所述对与各级第一特征图对应的特征图组分别进行尺度调整及融合，得到M级第二特征图，包括：

对所述第1级第一特征图进行尺度不变的变换，得到第一个第1级第三特征图；对所述第2级第一特征图进行尺度放大，得到第二个第1级第三特征图；对所述第一个第1级第三特征图及所述第二个第1级第三特征图进行融合，得到第1级第二特征图，其中，所述第一个第1级第三特征图与所述第二个第1级第三特征图的尺度相同。

在一种可能的实现方式中，与第M级第一特征图对应的特征图组包括第M-1级第一特征图及所述第M级第一特征图，所述对与各级第一特征图对应的特征图组分别进行尺度调整及融合，得到M级第二特征图，包括：

对所述第M-1级第一特征图进行尺度缩小，得到第一个第M级第三特征图；对所述第M级第一特征图进行尺度不变的变换，得到第二个第M级第三特征图；对所述第一个第M级第三特征图及所述第二个第M级第三特征图进行融合，得到第M级第二特征图，其中，所述第一个第M级第三特征图与所述第二个第M级第三特征图的尺度相同。

在一种可能的实现方式中，所述对所述第i-1级第一特征图进行尺度缩小，得到第一个第i级第三特征图，包括：通过第一卷积层对所述第i-1级第一特征图进行卷积，得到所述第一个第i级第三特征图，所述第一卷积层的卷积核尺寸为N×N，步长为n，N、n为大于1的整数，所述第i-1级第一特征图的尺度为所述第i级第一特征图的尺度的n倍；