[发明专利]图像特征提取方法、计算机可读存储介质以及计算机终端

权利要求书

1.一种图像特征提取方法，其特征在于，包括：

获取目标图像；

利用特征提取模型对所述目标图像进行特征提取，得到所述目标图像的目标特征，其中，所述目标特征与所述目标图像具备旋转等变性，所述特征提取模型包括：依次连接的特征旋转等变层和至少一个特征融合层，在所述特征提取模型包括：多个特征融合层的情况下，所述多个特征融合层的输出结果的分辨率不同，每个特征融合层包括：旋转等变子层和多个融合子层，所述多个融合子层的结构相同，所述旋转等变子层用于对输入的特征进行下采样处理，每个融合子层用于采用注意力机制对输入特征进行融合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用特征提取模型对所述目标图像进行特征提取，得到所述目标图像的目标特征包括：

利用所述特征旋转等变层采用旋转等变算法对所述目标图像进行处理，得到多个群特征，其中，不同群特征对应不同的旋转角度；

利用所述至少一个特征融合层对所述多个群特征进行特征融合处理，得到所述目标特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述至少一个特征融合层中的目标特征融合层对输入至所述目标特征融合层的多个第一特征进行特征融合处理包括：

利用所述旋转等变子层采用旋转等变算法对所述多个第一特征进行下采样处理，得到多个第二特征；

利用所述多个融合子层对所述多个第二特征进行处理，得到融合后的特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，每个融合子层包括：并行连接的多个融合分支，所述多个融合分支的结构相同，每个融合分支采用注意力机制对输入特征进行融合处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用所述多个融合子层中的目标融合子层对输入至所述目标融合子层的多个第三特征进行处理包括：

利用所述多个融合分支分别对所述多个第三特征进行处理，得到每个第三特征的局部注意力特征，其中，所述多个融合分支与所述多个第三特征一一对应。

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取在交互界面中选中的目标任务，其中，所述目标任务包括如下至少之一：目标检测任务、目标分割任务、目标识别任务和目标分类任务；

基于所述目标任务对所述目标特征进行处理，得到所述目标任务对应的处理结果；

在所述交互界面上展示所述处理结果。

7.一种图像特征提取方法，其特征在于，包括：

获取目标图像；

利用特征提取模型对所述目标图像进行特征提取，得到所述目标图像的目标特征，其中，所述目标特征与所述目标图像具备旋转等变性，所述特征提取模型包括：依次连接的特征旋转等变层和至少一个特征融合层，在所述特征提取模型包括：多个特征融合层的情况下，所述多个特征融合层的输出结果的分辨率不同，每个特征融合层包括：旋转等变子层和多个融合子层，所述多个融合子层的结构相同，所述旋转等变子层用于对输入的特征进行下采样处理，每个融合子层用于采用注意力机制对输入特征进行融合；

基于所述目标特征对所述目标图像中包含的目标进行检测，得到所述目标的检测结果。

8.一种图像特征提取方法，其特征在于，包括：

获取建筑物图像；

利用特征提取模型对所述建筑物图像进行特征提取，得到所述建筑物图像的建筑物特征，其中，所述建筑物特征与所述建筑物图像具备旋转等变性，所述特征提取模型包括：依次连接的特征旋转等变层和至少一个特征融合层，在所述特征提取模型包括：多个特征融合层的情况下，所述多个特征融合层的输出结果的分辨率不同，每个特征融合层包括：旋转等变子层和多个融合子层，所述多个融合子层的结构相同，所述旋转等变子层用于对输入的特征进行下采样处理，每个融合子层用于采用注意力机制对输入特征进行融合。