[发明专利]图像处理方法、神经网络及其训练方法、装置和设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，包括：

利用多个编码层对待处理图像进行协同处理，以得到具有不同尺寸的多个第一特征图；

对所述多个第一特征图中的每一个第一特征图进行特征提取，以得到具有目标尺寸的至少一个第二特征图，所述目标尺寸包括所述多个第一特征图中的尺寸最小的第一特征图的尺寸；

对所述尺寸最小的第一特征图进行特征提取，以得到与所述多个第一特征图各自对应的至少一个第二特征图均不同的第三特征图，其中，所述第三特征图与所述尺寸最小的第一特征图的尺寸相同；

基于所述第三特征图的尺寸，在与所述多个第一特征图各自对应的至少一个第二特征图中确定要进行融合的至少一个第一待融合特征图；

将所述至少一个第一待融合特征图与所述第三特征图进行融合，以得到第四特征图；以及

利用多个解码层对所述第四特征图进行协同处理，以得到图像处理结果。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述多个解码层包括对所述第四特征图进行逐步上采样的多个上采样层，

其中，所述利用多个解码层对所述第三特征图进行协同处理，以得到图像处理结果包括：

利用所述多个上采样层中的每一个上采样层对该上采样层接收到的特征图进行上采样，以得到第二待融合特征图；

基于所述第二待融合特征图的尺寸，在与所述多个第一特征图各自对应的至少一个第二特征图中确定至少一个第三待融合特征图；以及

将所述第二待融合特征图和所述至少一个第三待融合特征图进行融合。

3.如权利要求1或2所述的方法，其中，所述对所述多个第一特征图中的每一个第一特征图进行特征提取，以得到具有不同尺寸的至少一个第二特征图包括：

利用第一空洞卷积层对该第一特征图进行处理，以得到对应的第二特征图，其中，所述对应的第二特征图的尺寸小于该第一特征图的尺寸。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述第一空洞卷积层的扩张率是基于所述第一空洞卷积层的跨步步长所确定的。

5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述对所述多个第一特征图中的每一个第一特征图进行特征提取，以得到具有不同尺寸的至少一个第二特征图包括：

利用第二上采样层对该第一特征图进行上采样；以及

利用至少一个第一卷积层对上采样后的该第一特征图进行处理，以得到对应的第二特征图，其中，所述对应的第二特征图的尺寸大于该第一特征图的尺寸。

6.如权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述对所述多个第一特征图中的每一个第一特征图进行特征提取，以得到具有不同尺寸的至少一个第二特征图包括：

利用至少一个第二卷积层对所述对应的第一特征图进行处理，以得到对应的第二特征图，其中，所述对应的第二特征图的尺寸等于该第一特征图的尺寸。

7.如权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述对所述多个第一特征图中的尺寸最小的第一特征图进行特征提取包括：

利用并联的多个第二空洞卷积层分别对所述尺寸最小的第一特征图进行处理，以得到多个第四特征图；

将所述多个第四特征图进行融合，以得到第五特征图；以及

利用串联的多个第三空洞卷积层对所述第五特征图进行处理，以得到所述第三特征图。

8.如权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，与所述每一个第一特征图对应的至少一个第二特征图的数量与所述多个第一特征图的数量相同，所述对应的至少一个第二特征图的尺寸与所述多个第一特征图的尺寸相关联。

9.如权利要求1-8中任一项所述的方法，其中，所述多个编码层包括四个倍率为2的降采样层，所述多个第一上采样层包括三个倍率为2的上采样层。

10.如权利要求1-9中任一项所述的方法，其中，所述多个编码层以及所述多个解码层中包括至少一个使用可分离卷积的卷积层。