【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品
[0001]本申请涉及计算机
,尤其涉及一种图像处理方法、一种图像处理装置、一种计算机设备、一种计算机可读存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术的发展,图像处理技术的研究取得了很大的进展,各式各样的深度神经网络大量应用于图像识别、图像分割等基本的图像处理领域。在现有的行业需求中,诸如图像识别或分割等图像处理方式,仍旧是计算机视觉任务中的研究热点,并且有着十分广泛的实际应用。以图像语义分割为例,可以广泛应用于例如目标检测、场景理解、机器人视觉、自动驾驶的街景识别、增强现实、图像理解和图像编辑等方面的计算机视觉任务。但如何保证图像处理结果的准确性是目前有待解决的问题。
技术实现思路
[0003]本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品,可以有效提高图像处理结果的准确性。
[0004]本申请实施例一方面提供了一种图像处理方法,包括:获取待处理图像的第一待处理特征图和第二待处理特征图;对第一待处理特征图进行局部语义分析,得到中间局部语义特征图,以及对第二待处理特征图进行全局语义分析,得到中间全局语义特征图;根据中间局部语义特征图和中间全局语义特征图确定第一融合特征图和第二融合特征图;对第一融合特征图进行局部语义分析,得到融合局部语义特征图,以及对第二融合特征图进行全局语义分析,得到融合全局语义特征图;根据融合局部语义特征图和融合全局语义特征图确定待处理图像的图像处理结果。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:获取待处理图像的第一待处理特征图和第二待处理特征图;对所述第一待处理特征图进行局部语义分析,得到中间局部语义特征图,以及对所述第二待处理特征图进行全局语义分析,得到中间全局语义特征图;根据所述中间局部语义特征图和所述中间全局语义特征图确定第一融合特征图和第二融合特征图;对所述第一融合特征图进行局部语义分析,得到融合局部语义特征图,以及对所述第二融合特征图进行全局语义分析,得到融合全局语义特征图;根据所述融合局部语义特征图和所述融合全局语义特征图确定所述待处理图像的图像处理结果。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待处理图像的第一待处理特征图和第二待处理特征图,包括:获取待处理图像的初始特征图,将所述初始特征图确定为所述待处理图像的第一待处理特征图;对所述初始特征图进行处理,确定所述初始特征图的符号特征图和位置嵌入特征图;将所述符号特征图和所述位置嵌入特征图进行融合处理,得到所述待处理图像的第二待处理特征图。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:对所述初始特征图分别进行N次池化处理,得到N个池化特征图,其中,N为正整数;根据所述N个池化特征图进行位置编码处理,得到所述初始特征图的位置嵌入特征图。4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:将所述初始特征图输入目标特征提取网络包括的符号特征提取模块中进行处理,得到所述初始特征图的符号特征图;将所述初始特征图输入所述目标特征提取网络包括的位置嵌入特征提取模块中进行处理,得到所述初始特征图的位置嵌入特征图。5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述位置嵌入特征提取模块包括多个特征调整单元和位置编码单元,且各个所述特征调整单元包括的池化处理子单元的池化核大小不同;所述多个特征调整单元并行连接,且各个所述特征调整单元的输出端与所述位置编码单元的输入端连接。6.如权利要求1
‑
5中任一项所述的方法,其特征在于,所述中间局部语义特征图的尺寸大于所述中间全局语义特征图的尺寸,所述中间局部语义特征图的通道数小于所述中间全局语义特征图的通道数;根据所述中间局部语义特征图和所述中间全局语义特征图确定第一融合特征图,包括:对所述中间全局语义特征图进行降维处理,其中,降维处理后的中间全局语义特征图的通道数与所述中间局部语义特征图的通道数相同;对所述降维处理后的中间全局语义特征图进行上采样处理,得到待融合的中间全局语义特征图,其中,所述待融合的中间全局语义特征图的尺寸与所述中间局部语义特征图的尺寸相同;
将所述中间局部语义特征图与所述待融合的中间全局语义特征图进行融合处理,得到第一融合特征图。7.如权利要求1
‑
5中任一项所述的方法,其特征在于,所述中间局部语义特征图的尺寸大于所述中间全局语义特征图的尺寸,所述中间局部语义特征图的通道数小于所述中间全局语义特征图的通道数;根据所述中间局部语义特征图和所述中间全局语义特征图确定第二融合特征图,包括:对所述中间局部语义特征图进行下采样处理,其中,下采样处理后的中间局部语义特征图的尺寸与所述中间全局语义特征图的尺寸相同;对所述下采样处理后的中间局部语义特征图进行升维处理,得到待融合的中间局部语义特征图,其中,所述待融合的中间局部语义特征图的通道数与所述中间全局语义特征图的通道数相同;将所述中间全局语义特征图与所述待融合的中间局部语义特征图进行融合处理,得到...
【专利技术属性】
技术研发人员:黄子龙,贲有成,俞刚,
申请(专利权)人:腾讯科技深圳有限公司,
类型:发明
国别省市:
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