[发明专利]图像特征提取方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种图像特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：

根据待处理图像的特征图，确定所述特征图中多个特征块；所述特征块包含所述特征图的部分像素；

根据所述多个特征块，确定所述特征图中每个像素对应的注意力权重；或者，根据所述特征块，确定所述特征图中每个采样区域对应的注意力权重；

其中，所述注意力权重表征所述每个像素或者所述每个采样区域之间的依赖程度；

根据计算的所述注意力权重，提取所述待处理图像的特征；

根据所述多个特征块，确定所述特征图中每个像素对应的注意力权重的步骤，包括：将每个所述特征块和每个所述像素，分别编码为预设长度的特征向量；根据所述特征块对应的所述特征向量、和所述像素对应的所述特征向量，构建依赖程度矩阵；其中，所述依赖程度矩阵用于表征每个所述特征块与每个所述像素的关联程度；计算每个所述特征块对应的权重系数；根据所述依赖程度矩阵和所述权重系数，确定每个所述像素对应的所述注意力权重；

根据所述特征块，确定所述特征图中每个采样区域对应的注意力权重，包括：根据预设的采样倍率，在所述特征图内确定多个所述采样区域；将每个所述特征块和每个所述采样区域，分别编码为预设长度的特征向量；根据所述特征块对应的所述特征向量、和所述采样区域对应的所述特征向量，构建依赖程度矩阵；其中，所述依赖程度矩阵用于表征每个所述特征块与每个所述采样区域的关联程度；计算每个所述特征块对应的权重系数；根据所述依赖程度矩阵和所述权重系数，确定每个所述采样区域对应的所述注意力权重。

2.根据权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，在所述根据待处理图像的特征图，确定所述特征图中多个特征块的步骤之前，所述方法还包括：

获取所述待处理图像；

将所述待处理图像输入训练后的图像特征提取模型中，获得所述特征图；

其中，所述图像特征提取模型包括注意力机制模块，所述注意力机制模块用于根据所述多个特征块，确定所述特征图中每个像素对应的注意力权重；或者，所述注意力机制模块用于根据所述特征块，确定所述特征图中每个采样区域对应的注意力权重。

3.根据权利要求2所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述图像特征提取模型是通过以下方式训练而成的：

获取多张训练图像；

根据所述注意力机制模块，构建初始的图像特征提取模型；

将所述多张训练图像输入至所述初始的图像特征提取模型，进行训练，直至损失函数收敛，以获得训练后的所述图像特征提取模型。

4.根据权利要求2所述的图像特征提取方法，其特征在于，根据确定的所述注意力权重，提取所述待处理图像的特征，包括：

根据所述注意力权重，更新所述特征图；

将所述更新后的所述特征图和所述图像特征提取模型的卷积模块输出结果进行融合，并根据融合后的结果提取所述特征。

5.根据权利要求2所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述图像特征提取模型，获得每张比对图像对应的特征；其中，所述比对图像和所述待处理图像具有相同的比对对象；

将所述待处理图像的特征，与所述比对图像对应的特征进行匹配，确定与所述待处理图像匹配的所述比对图像。

6.根据权利要求5所述的图像特征提取方法，其特征在于，将所述待处理图像的特征，与所述比对图像对应的特征进行匹配，确定与所述待处理图像匹配的所述比对图像，包括：

确定所述待处理图像的所述特征、与每张所述比对图像待确认图像的特征之间余弦相似度；

将最大余弦相似度对应的所述比对图像，确定为所述与所述待处理图像匹配的所述比对图像。