[发明专利]一种图像数据处理方法及装置

说明书

本申请提供一种图像数据处理方法及装置，该方法包括：接收待处理图像数据；对于预先训练的图像数据处理网络的任一单元block，通过特征提取模块对输入数据进行特征提取，以得到第一特征信息；基于所述第一特征信息与该block包括的各批归一化BN模块的均值的距离，确定与所述第一特征信息匹配的目标BN模块；通过所述目标BN模块对所述第一特征信息进行归一化处理，得到所述待处理图像数据的第二特征信息；通过所述预先训练的图像数据处理网络的处理模块对所述预先训练的图像数据处理网络的最后一个block输出的第二特征信息进行图像数据处理。该方法可以提高图像数据处理网络的场景适用性，优化图像数据处理效果。

技术领域

本申请涉及深度学习领域技术，尤其涉及一种图像数据处理方法及装置。

背景技术

机器学习中，通常会假设训练数据跟测试数据分布一致。但是，随着不同应用场景的出现，测试数据与训练数据往往存在很大差异。此时，通过训练集训练好的模型在测试场景中表现会比较差。而如果基于某特定场景来训练模型，则需要耗费大量的资源标注数据，工作量大且应用受限。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种图像数据处理方法及装置。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

根据本申请实施例的第一方面，提供一种图像数据处理方法，包括：

接收待处理图像数据；

对于预先训练的图像数据处理网络的任一单元block，通过特征提取模块对输入数据进行特征提取，以得到第一特征信息；其中，对于首个block，输入数据为所述待处理图像数据，对于非首个block，输入数据为上一block的输出特征；

基于所述第一特征信息与该block包括的各批归一化BN模块的均值的距离，确定与所述第一特征信息匹配的目标BN模块；其中，所述预先训练的图像数据处理网络每个block包括至少两个BN模块，同一block中，不同BN模块对应不同数据分布；

通过所述目标BN模块对所述第一特征信息进行归一化处理，得到所述待处理图像数据的第二特征信息；

通过所述预先训练的图像数据处理网络的处理模块对所述预先训练的图像数据处理网络的最后一个block输出的第二特征信息进行图像数据处理，并输出图像数据处理结果。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种图数据处理装置，包括：

接收单元，用于接收待处理图像数据；

特征提取单元，用于对于预先训练的图像数据处理网络的任一单元block，通过特征提取模块对输入数据进行特征提取，以得到第一特征信息；其中，对于首个block，输入数据为所述待处理图像数据，对于非首个block，输入数据为上一block的输出特征；

确定单元，用于基于所述第一特征信息与该block包括的各批归一化BN模块的均值的距离，确定与所述第一特征信息匹配的目标BN模块；其中，所述预先训练的图像数据处理网络每个block包括至少两个BN模块，同一block中，不同BN模块对应不同数据分布；

归一化处理单元，用于通过所述目标BN模块对所述第一特征信息进行归一化处理，得到所述待处理图像数据的第二特征信息；

处理单元，用于通过所述预先训练的图像数据处理网络的处理模块对所述预先训练的图像数据处理网络的最后一个block输出的第二特征信息进行图像数据处理，并输出图像数据处理结果。

根据本申请实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；