[发明专利]图像处理方法、模型训练方法、装置和电子设备

说明书

本公开提供了图像处理方法、模型训练方法、装置和电子设备，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术。具体实现方案为：确定待处理图像中的重点区域的位置信息；基于重点区域的位置信息对待处理图像执行变形操作，得到变形图像；基于变形图像进行语义分割，得到第一语义分割结果；对第一语义分割结果执行变形操作的逆操作，得到第二语义分割结果。本公开的技术方案有利于在移动终端上部署语义分割模型。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术。

背景技术

语义分割是常见的图像处理任务。相关技术中，通过增加语义分割模型的输入分辨率、增大模型深度或宽度、增强模型结构等方式，提升语义分割模型的分割能力。与此同时，模型的计算复杂度增加，难以在移动终端上部署。

发明内容

本公开提供了一种图像处理方法、模型训练方法、装置和电子设备。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：

确定待处理图像中的重点区域的位置信息；

基于重点区域的位置信息对待处理图像执行变形操作，得到变形图像；

基于变形图像进行语义分割，得到第一语义分割结果；

对第一语义分割结果执行变形操作的逆操作，得到第二语义分割结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种模型训练方法，包括：

对预设模型进行训练，得到语义分割模型；

其中，语义分割模型用于针对待处理图像进行如下处理：

确定待处理图像中的重点区域的位置信息；

基于重点区域的位置信息对待处理图像执行变形操作，得到变形图像；

基于变形图像进行语义分割，得到第一语义分割结果；

对第一语义分割结果执行变形操作的逆操作，得到第二语义分割结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理装置，包括：

空间自注意力模块，用于确定待处理图像中的重点区域的位置信息；

空间变换模块，用于基于重点区域的位置信息对待处理图像执行变形操作，得到变形图像；

语义分割模块，用于基于变形图像进行语义分割，得到第一语义分割结果；

空间逆变换模块，用于对第一语义分割结果执行变形操作的逆操作，得到第二语义分割结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种模型训练装置，包括

训练模块，用于对预设模型进行训练，得到语义分割模型；

其中，语义分割模型用于针对待处理图像进行如下处理：

确定待处理图像中的重点区域的位置信息；

基于重点区域的位置信息对待处理图像执行变形操作，得到变形图像；

基于变形图像进行语义分割，得到第一语义分割结果；

对第一语义分割结果执行变形操作的逆操作，得到第二语义分割结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，