[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质有效
申请号: | 201811546051.9 | 申请日: | 2018-12-17 |
公开(公告)号: | CN109671020B | 公开(公告)日: | 2023-10-24 |
发明(设计)人: | 牛然森;黄海斌 | 申请(专利权)人: | 北京旷视科技有限公司 |
主分类号: | G06T3/40 | 分类号: | G06T3/40;G06T5/00;G06V40/16;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082 |
代理公司: | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人: | 安卫静 |
地址: | 100000 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提供了一种图像处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质,该方法包括:获取待处理图像和目标神经网络;计算目标神经网络的每个卷积层中卷积核的重要程度;基于卷积核的重要程度对目标神经网络中的卷积核进行剪枝训练处理,得到剪枝训练之后的目标神经网络,利用剪枝训练之后的目标神经网络对待处理图像进行图像处理,得到待处理图像的图像处理结果。本发明通过剪枝训练之后的目标神经网络对待处理图像进行图像处理时,可以大大提高图像处理的速度,减少了处理流程,同时节省了内存资源,使得剪枝训练之后的目标神经网络可以在移动设备上高速快速运行。 | ||
搜索关键词: | 图像 处理 方法 装置 电子设备 计算机 存储 介质 | ||
【主权项】:
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:获取待处理图像和目标神经网络;所述目标神经网络中包含至少一个卷积层;基于目标参量计算所述目标神经网络的每个卷积层中卷积核的重要程度;所述目标参量包括:所述卷积核的计算复杂度,所述卷积核对所述目标神经网络的输出结果的精确度的影响程度,所述卷积核对所述目标神经网络的网络结构的影响度;基于所述卷积核的重要程度对所述目标神经网络中的卷积核进行剪枝训练处理,得到剪枝训练之后的目标神经网络;利用所述剪枝训练之后的目标神经网络对所述待处理图像进行图像处理,得到图像处理结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京旷视科技有限公司,未经北京旷视科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201811546051.9/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 彩色图像和单色图像的图像处理
- 图像编码/图像解码方法以及图像编码/图像解码装置
- 图像处理装置、图像形成装置、图像读取装置、图像处理方法
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序以及图像解码程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序、以及图像解码程序
- 图像形成设备、图像形成系统和图像形成方法
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序