[发明专利]一种图像处理方法和系统

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取运行目标机器学习模型的处理器的可用显存大小和所述目标机器学习模型的输入图像；

基于所述输入图像的图像数据，确定所述目标机器学习模型在处理所述输入图像的过程中所需的目标显存大小；以及

响应于所述可用显存大小小于所述目标显存大小，基于所述可用显存大小和所述目标显存大小，对所述输入图像进行处理得到分块图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取运行目标机器学习模型的处理器的可用显存大小包括：

获取所述处理器的预设显存大小；

获取对所述目标机器学习模型进行初始化操作后所述处理器的已占用显存大小；

基于所述预设显存大小和所述已占用显存大小，确定所述可用显存大小。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述输入图像进行处理得到分块图像包括：

基于分块策略，对所述输入图像进行分块处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于分块策略，对所述输入图像进行分块处理包括：

将所述输入图像沿着至少一个预设轴进行分块。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述至少一个预设轴基于所述输入图像中的感兴趣区域确定。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分块处理包括多次分块处理，所述多次分块处理中的每次分块处理包括：

对第一分块图像进行图像分块操作，确定至少两张第二分块图像；

确定所述目标机器学习模型在处理每张所述第二分块图像过程中所需的参考显存大小；

判断每张所述第二分块图像对应的参考显存大小是否大于所述可用显存大小；

响应于至少一张所述第二分块图像对应的参考显存大小大于所述可用显存大小，将所述第二分块图像确定为更新后第一分块图像，继续进行下一次的分块处理；

响应于每张所述第二分块图像对应的参考显存大小均小于或等于所述可用显存大小，停止所述分块处理，将所述第二分块图像确定为所述分块图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标机器学习模型包括多个计算层，所述基于所述输入图像的图像数据，确定所述目标机器学习模型在处理所述输入图像的过程中所需的目标显存大小包括：

基于所述输入图像的图像数据和所述目标机器学习模型的网络参数，确定所述多个计算层的输入和输出占用的显存大小和计算空间大小；以及

基于所述输入和输出需占用的显存大小和所述计算空间大小，确定所述目标显存大小。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标机器学习模型包括多个计算层，所述方法进一步包括：

基于所述分块图像的图像数据和所述目标机器学习模型的网络参数，确定所述多个计算层中的每一个计算层的输入和输出的显存地址，其中，所述多个计算层至少包括第一计算层和第二计算层，所述第二计算层位于所述第一计算层之后，所述第一计算层的输入对应的显存地址和所述第二计算层的输出对应的显存地址相同。

9.一种图像处理系统，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于获取运行目标机器学习模型的处理器的可用显存大小和所述目标机器学习模型的输入图像；

确定模块，用于基于所述输入图像的图像数据，确定所述目标机器学习模型在处理所述输入图像的过程中所需的目标显存大小；以及

处理模块，用于响应于所述可用显存大小小于所述目标显存大小，基于所述可用显存大小和所述目标显存大小，对所述输入图像进行处理得到分块图像。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的图像处理方法。