[发明专利]用于训练可分离卷积网络的方法、路侧设备及云控平台

权利要求书

1.一种用于训练可分离卷积网络的方法，其中，所述可分离卷积网络中包括第一初始卷积核和第二初始卷积核，所述方法包括：

获取批训练样本集合，其中，所述批训练样本集合中包括目标数目个样本图像和对应的样本标签；

生成所述批训练样本集合对应的所述第二初始卷积核的滑动窗口的局部区域块集合；

分别生成针对所述局部区域块集合中各局部区域块的融合卷积核，其中，所述融合卷积核基于所述第一初始卷积核针对样本图像的卷积结果和所述第二初始卷积核生成；

利用所生成的融合卷积核对相应的局部区域块进行卷积，生成与所述批训练样本集合中目标数目个样本图像对应的特征图；

根据所生成的特征图与对应的样本标签之间的差异，调整所述第一初始卷积核和所述第二初始卷积核。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成所述批训练样本集合对应的所述第二初始卷积核的滑动窗口的局部区域块集合，包括：

获取所述第二初始卷积核对应的预设滑动步幅；

生成所述局部区域块集合，其中，所述局部区域块集合的维度中包括所述目标数目、所述样本图像的通道数、所述第二初始卷积核的宽与高的乘积、所述样本图像的高与所述预设滑动步幅的比值和所述样本图像的宽与所述预设滑动步幅的比值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述分别生成针对所述局部区域块集合中各局部区域块的融合卷积核，包括：

基于所述第一初始卷积核针对样本图像的卷积结果，生成与所述局部区域块集合中的局部区域块的维度匹配的修正系数张量；

基于所述修正系数张量与所述第二初始卷积核进行点乘，生成针对所述局部区域块集合中各局部区域块的融合卷积核，其中，所述融合卷积核的维度与所述第二初始卷积核的维度匹配。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用所生成的融合卷积核对相应的局部区域块进行卷积，生成与所述批训练样本集合中目标数目个样本图像对应的特征图，包括：

利用所生成的融合卷积核对相应的局部卷积块进行卷积，生成与所述局部区域块集合的维度一致的卷积结果；

在所述第二初始卷积核的宽与高的乘积的维度上进行求和，生成与所述批训练样本集合中目标数目个样本图像对应的特征图，其中，所述特征图的维度中包括所述目标数目、所述样本图像的通道数、所述样本图像的高与所述预设滑动步幅的比值和所述样本图像的宽与所述预设滑动步幅的比值。

5.一种图像处理方法，包括：

获取待处理图像的目标卷积区域；

利用预先生成的融合卷积核对所述目标卷积区域进行卷积操作，生成卷积结果，其中，所述融合卷积核基于第一目标卷积核针对所述待处理图像的卷积结果和第二目标卷积核生成，所述第一目标卷积核和所述第二目标卷积核包括基于如权利要求1-4之一所述的方法调整后的第一初始卷积核和第二初始卷积核；

基于所述卷积结果，生成所述待处理图像对应的特征图。

6.一种用于训练可分离卷积网络的装置，其中，所述可分离卷积网络中包括第一初始卷积核和第二初始卷积核，所述装置包括：

第一获取单元，被配置成获取批训练样本集合，其中，所述批训练样本集合中包括目标数目个样本图像和对应的样本标签；

第一生成单元，被配置成生成所述批训练样本集合对应的所述第二初始卷积核的滑动窗口的局部区域块集合；

第二生成单元，被配置成分别生成针对所述局部区域块集合中各局部区域块的融合卷积核，其中，所述融合卷积核基于所述第一初始卷积核针对样本图像的卷积结果和所述第二初始卷积核生成；

卷积单元，被配置成利用所生成的融合卷积核对相应的局部区域块进行卷积，生成与所述批训练样本集合中目标数目个样本图像对应的特征图；

调整单元，被配置成根据所生成的特征图与对应的样本标签之间的差异，调整所述第一初始卷积核和所述第二初始卷积核。