[发明专利]一种生成注意力图像的方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种生成注意力图像的方法，其特征在于，包括：

对利用神经网络模型根据原始图进行特征提取得到的特征图进行特征区域划分，每一次划分获得一个特征矩阵，划分N次，得到N个特征矩阵，其中，N为大于1的整数；

将所述N个特征矩阵以矩阵尺度从小到大的方式排序，得到注意力图像传递序列；

按照预设的注意力图像生成策略，基于所述注意力图像传递序列生成每个所述特征矩阵对应的注意力图像，通过所述注意力图像生成策略，最后获得第N个特征矩阵对应的注意力图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对利用神经网络模型根据原始图进行特征提取得到的特征图进行特征区域划分，每一次划分获得一个特征矩阵，划分N次，得到N个特征矩阵包括：

对利用神经网络模型根据原始图进行特征提取得到的特征图进行特征区域划分，每一次划分获得一个特征矩阵，划分N次，得到N个特征矩阵，其中每一次划分区域时，将所述特征图划分为大小相等的区域。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对利用神经网络模型根据原始图进行特征提取得到的特征图进行特征区域划分，每一次划分获得一个特征矩阵，划分N次，得到N个特征矩阵包括：

对利用神经网络模型根据原始图进行特征提取得到的特征图进行特征区域划分，每一次划分获得一个特征矩阵，划分N次，得到N个特征矩阵，其中所述N个特征矩阵中第一个特征矩阵中的每个元素值为所在特征区域的特征值均值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的注意力图像生成策略包括：

根据第i个特征矩阵，获取第i+1个特征矩阵；其中i为大于1小于N的整数；

根据所述第一阈值，获取第i个特征矩阵的注意力图像中自相关性较大的区域；

根据所述第i+1个特征矩阵，获取第i+1个特征矩阵的注意力图像中自相关性较大的区域的自注意力值。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设的注意力图像生成策略还包括：

根据所述第一阈值，获取第i个特征矩阵的注意力图像中自相关性较小的区域；

根据第i个特征矩阵的注意力图像中自相关性较小的区域，预测第i+1个特征矩阵的注意力图像中对应区域的自注意力值。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第i+1个特征矩阵，获取第i+1个特征矩阵的注意力图像中自相关性较大的区域的自注意力值包括：

通过第i+1个特征矩阵点积获得第i+1个特征矩阵的注意力图像中自相关性较大的区域的自注意力值。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述地N个特征矩阵对应的第N个注意力图像进行归一化处理，获得归一化图像；

通过对所述特征图进行线性变换处理，获得所述特征图的h特征图；

根据所述归一化图像和所述h特征图获得自注意力特征图。

8.一种生成注意力图像的装置，其特征在于，包括：

划分单元：对利用神经网络模型根据原始图进行特征提取得到的特征图进行特征区域划分，每一次划分获得一个特征矩阵，划分N次，得到N个特征矩阵；其中，N为大于1的整数；

排序单元：将所述N个特征矩阵以矩阵尺度从小到大的方式排序，得到注意力图像传递序列；

处理单元：按照预设的注意力图像生成策略，基于所述注意力图像传递序列生成每个所述特征矩阵对应的注意力图像，通过所述注意力图像生成策略，最后获得第N个特征矩阵对应的注意力图像。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1-7任一项所述的生成注意力图像的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述生成注意力图像的方法的步骤。