[发明专利]图像处理方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理的目标图像中对应的目标图像特征；

确定长度与所述目标图像特征长度一致的位置向量，所述位置向量包括依次排列的多个位置编号，所述位置编号与所述目标图像特征一一对应；

将所述位置向量转换为二维的位置编码向量，其中，每一所述位置编码向量各不相同，且所述位置编码向量的排列顺序与对应的所述位置向量的排列顺序一致；

根据所述位置编码向量和序列模型确定所述目标图像特征的池化系数；

将所述池化系数与所述目标图像特征进行点乘，以得到所述目标图像的图像池化结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理的目标图像对应的目标图像特征，包括：

获取待处理的目标图像中至少一个通道对应的目标图像特征；

所述将所述位置向量转换为二维的位置编码向量，包括：

针对所述位置向量中的每一位置编号，确定所述位置编号对应的、维度与所述目标图像特征的通道数一致的一维向量，以得到所述位置向量对应的二维位置编码向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述位置编号对应的、维度与所述目标图像特征的通道数一致的一维向量，包括：

根据位置编码函数确定所述位置编号对应的、维度与所述目标图像特征的通道数一致的一维向量，所述位置编码函数用于通过第一转换计算确定所述一维向量中奇数位置的元素值，并通过第二转换计算确定所述一维向量中偶数位置的元素值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法封装在图像处理模型中，所述确定所述位置编号对应的、维度与所述目标图像特征的通道数一致的一维向量，包括：

根据所述图像处理模型的预训练参数确定所述位置编号对应的、维度与所述目标图像特征的通道数一致的一维向量，所述图像处理模型的预训练参数是通过如下方式训练得到的：

针对长度与样本图像特征的长度一致的样本位置向量中每一位置编号确定样本向量，以得到样本位置编码向量，所述样本向量为维度与所述样本图像特征的通道数相同的样本一维向量；

根据所述样本位置编码向量对所述样本图像特征进行池化处理，并根据池化处理后的所述样本图像特征，确定图像处理结果；

根据所述图像处理结果与所述样本图像特征对应的样本图像中预先标注的样本图像处理结果，调整所述图像处理模型的参数。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取待处理的目标图像对应的目标图像特征，包括：

获取待处理的目标图像对应的全部图像特征；

对所述全部图像特征中的至少一个图像特征进行随机丢弃，以得到所述目标图像对应的目标图像特征。

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述位置编码向量和序列模型确定所述目标图像特征的池化系数，包括：

将所述位置编码向量输入序列模型，以得到序列处理结果；

归一化所述序列处理结果，以得到所述目标图像特征的池化系数。

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述序列模型包括双向门控循环神经网络模型。

8.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待处理的目标图像中对应的目标图像特征；

第一确定模块，用于确定长度与所述目标图像特征长度一致的位置向量，所述位置向量包括依次排列的多个位置编号，所述位置编号与所述目标图像特征一一对应；

转换模块，用于将所述位置向量转换为二维的位置编码向量，其中，每一所述位置编码向量各不相同，且所述位置编码向量的排列顺序与对应的所述位置向量的排列顺序一致；

第二确定模块，用于根据所述位置编码向量和序列模型确定所述目标图像特征的池化系数；

点乘模块，用于将所述池化系数与所述目标图像特征进行点乘，以得到所述目标图像的图像池化结果。