[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

将待分类图像输入特征提取模型以生成N个维度的特征，其中，N为正整数；

根据所述N个维度的特征的维度数从所述N个维度的特征之中选择M个特征，M为小于或等于N的正整数；

对所述M个特征中的每个特征，将所述每个特征的特征图维度数量与特征图大小进行转换以形成M个维度特征；

对所述M个维度特征进行卷积以获得所述M个维度融合特征；

根据所述N个维度的特征之中的其他未融合特征和所述M个维度融合特征进行图像处理。

2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述N个维度的特征的维度数从所述N个维度的特征之中选择所述M个特征，包括：

分别从所述N个维度的特征之中的第一维度范围和第二维度范围选择所述M个特征，其中，所述第二维度范围大于所述第一维度范围。

3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述M个维度特征进行卷积以获得所述M个维度融合特征，包括：

S1，按照预设信道和预设卷积核值对所述M个维度特征进行第一次卷积和第二次卷积以形成第一卷积结果和第二卷积结果；

S2，对所述第一卷积结果和所述第二卷积结果进行融合以生成第i融合结果，i＝1；

S3，按照所述预设信道和所述预设卷积核值对所述第i融合结果进行卷积以形成第i+2卷积结果；

S4，对所述第一卷积结果至所述第i+2卷积结果进行融合以生成第i+1融合结果；

S5，当所述i小于(所述预设卷积核值－2)时，更新所述i为i＝i+1，并返回执行步骤S3～S4；

S6，当所述i等于(所述预设卷积核值－2)时，将所述第i+1融合结果确定为所述M个维度融合特征。

4.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理包括图像分类、图像分割或图像检测。

5.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

特征生成模块，用于将待分类图像输入特征提取模型以生成N个维度的特征，其中，N为正整数；

融合模块，用于对所述N个维度的特征之中的M个特征进行维度融合以获得融合之后的M个维度融合特征，M为小于或等于N的正整数；

处理模块，用于根据所述N个维度的特征之中的其他未融合特征和所述M个维度融合特征进行图像处理；

所述融合模块，包括：

选择单元，用于根据所述N个维度的特征的维度数从所述N个维度的特征之中选择所述M个特征；

融合单元，用于分别对所述M个特征进行维度融合以获得融合之后的M个维度融合特征；

所述融合单元，包括：

转换子单元，用于对所述M个特征中的每个特征，将所述每个特征的特征图维度数量与特征图大小进行转换以形成M个维度特征；

处理子单元，用于对所述M个维度特征进行卷积以获得所述M个维度融合特征。

6.如权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，所述选择单元，具体用于：

分别从所述N个维度的特征之中的第一维度范围和第二维度范围选择所述M个特征，其中，所述第二维度范围大于所述第一维度范围。

7.如权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，所述处理子单元，具体用于执行以下处理操作：

S1，按照预设信道和预设卷积核值对所述M个维度特征进行第一次卷积和第二次卷积以形成第一卷积结果和第二卷积结果；

S2，对所述第一卷积结果和所述第二卷积结果进行融合以生成第i融合结果，i＝1；

S3，按照所述预设信道和所述预设卷积核值对所述第i融合结果进行卷积以形成第i+2卷积结果；

S4，对所述第一卷积结果至所述第i+2卷积结果进行融合以生成第i+1融合结果；

S5，当所述i小于(所述预设卷积核值－2)时，更新所述i为i＝i+1，并返回执行步骤S3～S4；

S6，当所述i等于(所述预设卷积核值－2)时，将所述第i+1融合结果确定为所述M个维度融合特征。