[发明专利]一种图像处理方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种图像处理系统，其特征在于，包括：处理器和第一卷积神经网络；

所述处理器，用于将第一图像输入至所述第一卷积神经网络的第一输入通道；

所述第一卷积神经网络包括：第一网络和多个第二网络，所述第一网络与所述第一输入通道相连，所述第一网络中包括多个串行配置的第一子网络，每个所述第二网络均与一个所述第一子网络相连，且第二网络的数量小于所述第一子网络的数量；

其中，所述第一网络用于提取进入所述第一输入通道的第一图像的第一图像特征；

多个所述第二网络中的任一第二网络均用于接收与所述任一第二网络对应的所述第一子网络输出的目标图像特征，以及基于所述目标图像特征确定出所述第一图像中所包含的一个属性信息；

所述第一子网络包括：卷积层、批标准化层和激活层，所述卷积层用于提取所述目标图像特征，所述批标准化层用于压缩所述卷积层输出的数据，所述激活层用于在所述批标准化层输出的数据中加入非线性因素；

所述第二网络包括：全局平均池化层、全连接层和softmax层，所述全局平均池化层用于对接收到的所述目标图像特征进行池化，所述全连接层用于对从所述全局平均池化层接收到的数据进行特征空间变换，所述softmax层用于基于所述全连接层接收到的数据，确定出所述第一图像中所包含的一个属性信息。

2.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

将第一图像输入至第一卷积神经网络的第一输入通道；

使用所述第一卷积神经网络对所述第一图像进行处理，确定出所述第一图像中所包含的多个属性信息；

其中，所述第一卷积神经网络包括：第一网络和多个第二网络，所述第一网络与所述第一输入通道相连，所述第一网络中包括多个串行配置的第一子网络，每个所述第二网络均与一个所述第一子网络相连，且第二网络的数量小于所述第一子网络的数量，所述第一网络用于提取进入所述第一输入通道的第一图像的第一图像特征，多个所述第二网络中的任一第二网络均用于接收与所述任一第二网络对应的所述第一子网络输出的目标图像特征，以及基于所述目标图像特征确定出所述第一图像中所包含的一个属性信息。

3.根据权利要求2所的方法，其特征在于，所述第一子网络包括：

卷积层，用于提取所述目标图像特征；

批标准化层，用于压缩所述卷积层输出的数据；

激活层，用于在所述批标准化层输出的数据中加入非线性因素。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第二网络包括：

全局平均池化层，用于对接收到的所述目标图像特征进行池化；

全连接层，用于对从所述全局平均池化层接收到的数据进行特征空间变换；

softmax层，用于基于所述全连接层接收到的数据，确定出所述第一图像中所包含的一个属性信息。

5.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个存储器，用于存储程序；

至少一个处理器，用于调用所述存储器存储的程序，以执行如权利要求2-4任一所述的方法。

6.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求2-4任一所述的方法。

7.一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求2-4任一所述的方法。

8.一种芯片，其特征在于，包括至少一个处理器和接口；

所述至少一个处理器通过所述接口获取程序指令或者数据；

所述至少一个处理器用于执行所述程序行指令，以实现如权利要求2-4任一所述的方法。