[发明专利]一种图像处理方法和系统

说明书

本说明书实施例提供一种图像处理方法和系统，该方法包括：获取运行目标机器学习模型的处理器的可用显存大小和目标机器学习模型的输入图像；基于输入图像的图像数据，确定目标机器学习模型在处理输入图像的过程中所需的目标显存大小；以及响应于可用显存大小小于目标显存大小，基于可用显存大小和目标显存大小，对输入图像进行处理得到分块图像。

技术领域

本说明书涉及图像处理领域，特别涉及一种图像处理方法和系统。

背景技术

在利用深度学习算法对图像进行处理时，受显存大小限制，有时需要对图像进行切分后再通过深度学习算法对其进行处理。特别是对于3D医学影像等图像数据，由于在训练和推理过程中占用的显存更大，很多情况下不得不对图像进行分块处理。现有方法中，常常需要分别统计不同模型的不同大小的输入图像所占用的显存，并且统计过程中需要考虑运行模型的软硬件环境，对底层的接口改动也特别敏感，实际应用中很难精准地控制显存。

因此，希望提供一种图像处理方法和系统，可以自适应地根据显存限制对图像进行动态处理，不受软硬件环境和模型类型等的影响，提高显存控制的准确性和显存利用率。

发明内容

本说明书实施例之一提供一种图像处理方法。所述基于图像处理方法包括：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。

本说明书实施例之一提供一种图像处理系统，所述图像处理系统包括：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。

本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行图像处理方法。

附图说明

本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本说明书一些实施例所示的图像处理系统的应用场景示意图；

图2是根据本说明书一些实施例所示的图像处理系统的示例性模块图；

图3是根据本说明书一些实施例所示的图像处理方法的示例性流程图；

图4是根据本说明书一些实施例所示的分块处理的示例性流程图；

图5根据本说明书一些实施例所示的显存复用方法的示例性示意图；

图6是根据本说明书一些实施例所示的图像处理方法的示例性总流程图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。