[发明专利]图像处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像；

对所述待检测图像进行特征提取处理，得到N个目标特征图，N为大于1的整数，所述N个目标特征图中各个目标特征图是按照每个目标特征图被提取到的顺序由前向后排列的；

按照所述N个目标特征图中各个目标特征图的排列顺序由后向前将各个目标特征图进行融合处理，得到N个候选特征图；其中，第N个候选特征图是根据第N个目标特征图确定的，所述N个候选特征图中第i个候选特征图是通过对第i+1个目标特征图和第i个目标特征图融合得到的；或者，所述N个候选特征图中第i个候选特征图是通过对第i+1个候选特征图和第i个目标特征图融合得到的，i为大于等于1且小于等于N-1的整数；

根据所述N个候选特征图得到N个增强特征图，并基于所述N个增强特征图进行目标物体检测，并在所述待检测图像上标记所述待检测图像包括的所述目标物体。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行特征提取处理得到N个目标特征图是调用图像检测模型中的特征提取网络执行的，所述特征提取网络包括至少两个卷积层集合，每个卷积层集合包括至少一个卷积层，所述至少两个卷积层集合包括第一个卷积层集合和第二个卷积层集合，所述第一个卷积层集合中各个卷积层的卷积核尺寸不相同，所述第二个卷积层集合中各个卷积层的卷积核尺寸相同；所述N个目标特征图是从所述至少两个卷积层集合中各个卷积层输出的特征图中选择的；所述第一个卷积层集合包括第一个卷积层和第二个卷积层，所述各个卷积层输出的特征图中包括第一个卷积层输出的第一特征图和第二个卷积层输出的第二特征图，所述方法还包括：

通过所述第一个卷积层对所述待检测图像进行卷积运算得到第一特征图；

将所述第一特征图输入所述第二个卷积层进行卷积运算得到第二特征图。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络还包括至少两个激活层，每个卷积层对应一个激活层，所述至少两个激活层包括与所述第一个卷积层对应的第一个激活层，所述将所述第一特征图输入所述第二个卷积层进行卷积运算得到第二特征图，包括：

通过所述第一个激活层对所述第一特征图进行归一化处理；

对归一化处理后的第一特征图进行取负操作，并将取负操作后的第一特征图和归一化处理后的第一特征图进行拼接处理；

将拼接处理结果输入到所述第二卷积层进行卷积运算得到第二特征图。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取样本图像以及所述样本图像对应的标注信息；

调用所述图像检测模型根据预先生成的锚点框对所述样本图像进行裁剪得到训练图像，并基于所述样本图像对应的标注信息确定所述训练图像的监督标注信息，一个训练图像与一个锚点框对应；

通过所述特征提取网络对所述训练图像进行特征提取处理，得到N个目标训练特征图；

通过所述特征增强模块对所述N个目标训练特征图进行特征增强处理，得到N个增强训练特征图；

基于所述监督标注信息、所述N个目标训练特征图以及所述N个增强训练特征图对所述图像检测模型进行优化训练。