[发明专利]图像特征处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种图像特征处理方法、装置、电子设备及存储介质。其中，图像特征处理方法包括：获取初始图像特征；对所述初始图像特征进行处理，得到第一中间图像特征集合和第二中间图像特征集合；对所述第一中间图像特征集合中的各个第一中间图像特征进行融合，得到第一融合图像特征；以及，对所述第二中间图像特征集合中的各个第二中间图像特征进行融合，得到第二融合图像特征；利用逐点卷积核对所述第一融合图像特征进行处理，得到第一频率图像特征；以及，利用混合卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率图像特征；将所述第一频率图像特征和所述第二频率图像特征进行特征融合，得到目标图像特征。采用该方法，能够提高图像特征处理效果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像特征处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着图像处理技术的发展，对图像特征处理要求越来越高，图像特征处理效果对图像处理效果起着至关重要的作用。图像特征处理被广泛应用于图像识别、对象检测和图像分割等方面。

现有技术中，往往利用单个尺度的卷积核进行图像特征的处理，存在图像特征处理效果差的问题。

发明内容

本发明提供一种图像特征处理方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中图像特征处理效果差的缺陷，实现提高图像特征处理效果的目的。

本发明提供一种图像特征处理方法，包括：获取初始图像特征；对所述初始图像特征进行处理，得到第一中间图像特征集合和第二中间图像特征集合；对所述第一中间图像特征集合中的各个第一中间图像特征进行融合，得到第一融合图像特征；以及，对所述第二中间图像特征集合中的各个第二中间图像特征进行融合，得到第二融合图像特征；利用逐点卷积核对所述第一融合图像特征进行处理，得到第一频率图像特征；以及，利用混合卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率图像特征；将所述第一频率图像特征和所述第二频率图像特征进行特征融合，得到目标图像特征。

根据本发明提供的一种图像特征处理方法，所述混合卷积核包括所述逐点卷积核和多尺度卷积核，所述利用混合卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率图像特征包括：利用所述逐点卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第一频率子图像特征；利用所述多尺度卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率子图像特征；基于所述第一频率子图像特征和所述第二频率子图像特征，得到所述第二频率图像特征。

根据本发明提供的一种图像特征处理方法，所述基于所述第一频率子图像特征和所述第二频率子图像特征，得到所述第二频率图像特征包括：将所述第一频率子图像特征和所述第二频率子图像特征进行特征差值处理，得到差值图像特征；根据嵌入对象，对所述差值图像特征进行采样调整，得到所述第二频率图像特征；其中，所述嵌入对象为对所述差值图像特征进行训练的模型或者网络。

根据本发明提供的一种图像特征处理方法，所述多尺度卷积核的得到过程包括：获取参考卷积核；利用多尺度卷积系数，对所述参考卷积核进行调整，得到所述多尺度卷积核。

根据本发明提供的一种图像特征处理方法，所述利用所述多尺度卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率子图像特征包括：利用所述多尺度卷积核中候选尺度卷积核，对所述第二融合图像特征进行处理，得到中间频率子图像特征；将各个所述候选尺度卷积核对应的所述中间频率子图像特征进行拼接，得到所述第二频率子图像特征。

根据本发明提供的一种图像特征处理方法，所述对所述初始图像特征进行处理，得到第一中间图像特征集合和第二中间图像特征集合包括：基于第一自适应系数，对所述初始图像特征进行处理，得到第一处理图像特征；根据划分层数，对所述第一处理图像特征进行划分，得到所述第一中间图像特征集合；以及，基于第二自适应系数，对所述初始图像特征进行处理，得到第二处理图像特征；根据所述划分层数，对所述第二处理图像特征进行划分，得到所述第二中间图像特征集合；其中，所述第一自适应系数不同于所述第二自适应系数。