[发明专利]用于生成特征图的方法和装置

权利要求书

1.一种用于生成特征图的方法，包括：

获取目标图像，以及确定所述目标图像的特征图，其中，所述特征图对应于至少一个通道的特征矩阵；

对所述特征图进行一阶通道注意力调制，得到调制后特征图，其中，所述一阶通道注意力调制包括：对所述特征图对应的向量进行线性运算；

将所述调制后特征图输入预设的至少两个二阶通道注意力调制模型，所述二阶通道注意力调制模型包括：对所述调制后特征图包括的通道分别对应的特征向量进行乘法运算，得到至少两个变换后特征图，其中，二阶通道注意力调制模型与变换后特征图一一对应，二阶通道注意力调制模型用于表征所述调制后特征图与所述变换后特征图的对应关系，变换后特征图用于表征所述调制后特征图包括的通道之间的关系；

基于所述至少两个变换后特征图，生成通道注意力特征图。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，对于所述至少两个二阶通道注意力调制模型中的二阶通道注意力调制模型，该二阶通道注意力调制模型用于执行如下步骤：

对所述调制后特征图进行第一卷积处理，得到预设数目个通道的第一卷积后特征矩阵；

对于所述预设数目个通道的第一卷积后特征矩阵中的第一卷积后特征矩阵，将该第一卷积后特征矩阵转换为第一通道特征向量；

基于所得到的第一通道特征向量，确定通道关系矩阵，其中，所述通道关系矩阵包括的元素用于表征所述预设数目个通道的第一卷积后特征矩阵之间的关系；

基于所述通道关系矩阵，对所述调制后特征图进行变换，生成变换后特征图。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所得到的第一通道特征向量，确定通道关系矩阵，包括：

将所得到的第一通道特征向量组合，得到第一组合后矩阵；

对所述调制后特征图进行第二卷积处理，得到预设数目个通道的第二卷积后特征矩阵；

对于所述目标图像包括的像素点中的像素点，从所述预设数目个通道的第二卷积后特征矩阵中，确定该像素点对应的像素特征向量；

将所得到的像素特征向量组合，得到第二组合后矩阵；

将所述第一组合后矩阵与所述第二组合后矩阵相乘，基于相乘后得到的矩阵生成通道关系矩阵。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于相乘后得到的矩阵生成通道关系矩阵，包括：

对相乘后得到的矩阵包括的元素进行归一化处理，得到通道关系矩阵。

5.根据权利要求2-4之一所述的方法，其中，所述调制后特征图对应于预设数目个通道的特征矩阵；以及

所述基于所述通道关系矩阵，对所述调制后特征图进行变换，生成变换后特征图，包括：

对于所述调制后特征图对应的预设数目个通道的特征矩阵中的特征矩阵，将该特征矩阵转换为第二通道特征向量；

将所得到的第二通道特征向量组合，得到第三组合后矩阵；

将所述通道关系矩阵与所述第三组合后矩阵相乘，基于相乘后所得到的矩阵生成变换后特征图。

6.一种用于识别图像的方法，包括：

获取待识别图像，其中，所述待识别图像包括目标对象图像；

将所述待识别图像输入预先训练的卷积神经网络，输出用于表征所述待识别图像中的目标对象图像在所述待识别图像中的位置的位置信息和用于表征所述目标对象图像所属的类别的类别信息，其中，所述卷积神经网络包括卷积层和分类层，所述卷积层用于利用所述待识别图像执行权利要求1-5之一所述的方法，生成通道注意力特征图，分类层用于基于所述通道注意力特征图，对所述待识别图像包括的像素点进行分类，生成类别信息和位置信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述方法还包括：

基于所述位置信息，从所述待识别图像中提取目标对象图像及显示。