[发明专利]图像处理方法以及装置

权利要求书

1.一种图像处理方法，应用于图像处理模型，所述图像处理模型包括神经网络层、和与所述神经网络层关联的结果输出网络层，所述方法包括：

将待处理图像输入所述图像处理模型，利用所述神经网络层对所述待处理图像进行处理，获得所述神经网络层输出的中间输出结果；

将所述中间输出结果输入所述结果输出网络层，获得所述结果输出网络层输出的预测结果；

在确定所述预测结果满足预设结果条件的情况下，将所述预测结果确定为所述待处理图像的目标预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，所述神经网络层为至少两个；

相应地，利用所述神经网络层对所述待处理图像进行处理，获得所述神经网络层输出的中间输出结果，包括：

将所述待处理图像输入第i个神经网络层，获得第i个神经网络层输出的第j个中间输出结果，其中，i∈【1，n】，且i和j均从1开始；

判断i是否大于等于n，若否，则i自增1；

将所述第j个中间输出结果输入第i个神经网络层，获得第i个神经网络层输出的第j+1个中间输出结果；

判断i是否大于等于n，若否，则i自增1，j自增1，继续执行所述将所述第j个中间输出结果输入第i个神经网络层，获得第i个神经网络层输出的第j+1个中间输出结果的步骤。

3.根据权利要求2所述的方法，所述结果输出网络层为至少两个；

相应地，所述将所述中间输出结果输入所述结果输出网络层，获得所述结果输出网络层输出的预测结果，包括：

将所述第j个中间输出结果输入第i个结果输出网络层，获得所述第i个结果输出网络层输出的第j个预测结果，其中，所述第i个结果输出网络层与所述第i个神经网络层关联；

判断i是否大于等于n，若否，则i自增1，j自增1，继续执行所述将所述第j个中间输出结果输入第i个结果输出网络层，获得所述第i个结果输出网络层输出的第j个预测结果。

4.根据权利要求3所述的方法，所述在确定所述预测结果满足预设结果条件的情况下，将所述预测结果确定为所述待处理图像的目标预测结果，包括：

确定第一预测结果的置信度，其中，所述第一预测结果为所述至少两个结果输出网络层输出的预测结果之一；

在确定所述第一预测结果的置信度大于预设置信度阈值的情况下，获得所述图像处理模型输出的、所述待处理图像的目标预测结果。

5.根据权利要求4所述的方法，所述确定第一预测结果的置信度之前，还包括：

从所述至少两个结果输出网络层中，确定预设数量的第一结果输出网络层，并确定所述第一结果输出网络层输出的第一预测结果，其中，所述第一结果输出网络层为所述至少两个结果输出网络层之一。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，所述图像处理模型的训练步骤包括：

确定初始图像处理模型的神经网络层，并在所述神经网络层之后添加结果输出网络层，获得目标图像处理模型；

将图像训练样本输入所述神经网络层，获得所述神经网络层输出的中间输出结果；

将所述中间输出结果输入所述结果输出网络层，获得所述结果输出网络层输出的预测结果；

利用所述图像训练样本对应的图像训练标签和所述预测结果，对所述结果输出网络层进行训练，直至获得满足训练停止条件的目标图像处理模型。

7.根据权利要求6所述的方法，所述神经网络层为至少两个；

相应地，所述将图像训练样本输入所述神经网络层，获得所述神经网络层输出的中间输出结果，包括：

将所述图像训练样本输入第i个神经网络层，获得第i个神经网络层输出的第j个中间输出结果，其中，i∈【1，n】，且i和j均从1开始；

判断i是否大于等于n，若否，则i自增1；

将所述第j个中间输出结果输入第i个神经网络层，获得第i个神经网络层输出的第j+1个中间输出结果；

判断i是否大于等于n，若否，则i自增1，j自增1，继续执行所述将所述第j个中间输出结果输入第i个神经网络层，获得第i个神经网络层输出的第j+1个中间输出结果的步骤。