[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备以及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种图像处理方法、装置、计算机设备以及存储介质，本申请属于人工智能领域下的计算机视觉技术。图像处理方法包括：获取待识别图像，提取待识别图像的图像实例特征，图像实例特征包括N个原始特征图，任一原始特征图的任一特征图像素对应待识别图像的一个实例；从N个原始特征图中提取K个尺度下的K个局部关键实例特征，将K个局部关键实例特征叠加为待识别图像的多尺度实例特征；从N个原始特征图中提取待识别图像的全局实例权重特征；对多尺度实例特征和全局实例权重特征进行识别处理，得到待识别图像的图像识别结果。采用本申请，可以提高图像识别的效率以及准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备以及存储介质。

背景技术

图像识别是指对图像进行处理、分析和理解，以识别出图像内容。图像识别广泛应用于安全领域中的人脸识别，表情识别等，以及应用于交通领域中的交通标志识别，车牌号码识，还应用于医疗领域的兴趣区域识别等。

目前，图像识别的主要方式为人工识别方式，由人工基于以往经验以及知识对图像内容进行判别，但人工识别不仅效率低下，且受主观影响较大会造成识别结果不准确。

发明内容

本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、计算机设备以及存储介质，可以提高图像识别的效率以及准确率。

本申请实施例一方面提供了一种图像处理方法，包括：

获取待识别图像，提取所述待识别图像的图像实例特征，所述图像实例特征包括N个原始特征图，任一原始特征图的任一特征图像素对应所述待识别图像的一个实例，所述N是正整数；

从所述N个原始特征图中提取K个尺度下的K个局部关键实例特征，将K个局部关键实例特征叠加为所述待识别图像的多尺度实例特征，K是正整数；

从所述N个原始特征图中提取所述待识别图像的全局实例权重特征；

对所述多尺度实例特征和所述全局实例权重特征进行识别处理，得到所述待识别图像的图像识别结果。

本申请实施例一方面提供了一种图像处理装置，包括：

获取模块，用于获取待识别图像，提取所述待识别图像的图像实例特征，所述图像实例特征包括N个原始特征图，任一原始特征图的任一特征图像素对应所述待识别图像的一个实例，所述N是正整数；

第一提取模块，用于从所述N个原始特征图中提取K个尺度下的K个局部关键实例特征；

叠加模块，用于将K个局部关键实例特征叠加为所述待识别图像的多尺度实例特征，K是正整数；

第二提取模块，用于从所述N个原始特征图中提取所述待识别图像的全局实例权重特征；

识别模块，用于对所述多尺度实例特征和所述全局实例权重特征进行识别处理，得到所述待识别图像的图像识别结果。

本申请实施例一方面提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的方法。

本申请实施例一方面提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，程序指令当被处理器执行时，执行上述各实施例中的方法。

本申请实施例一方面提供了一种计算机程序产品或计算机程序，计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，计算机指令存储在计算机可读存储介质中，计算机指令被计算机设备的处理器执行时，执行上述各实施例中的方法。