特征处理方法、特征提取方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及计算机技术领域，提供了特征处理方法、特征提取方法、装置及电子设备，该特征处理方法包括：确定第一特征图像的每个通道分别对应的影响系数；基于影响系数，对第一特征图像的通道进行排序处理，得到按序排列的通道；在按序排列的通道中，将排序在不同比例区间的通道进行拆分，得到至少两个通道集合，一个通道集合对应一个比例区间；对至少两个通道集合进行卷积处理，得到每个通道集合对应的第二特征图像；其中，通道集合对应的影响系数越大，对通道集合进行卷积处理的卷积结构的感受野越大；基于每个通道集合对应的第二特征图像，得到第三特征图像。对不同通道集合进行不同的卷积处理，有利于获取到更为丰富有效的特征信息。征信息。征信息。

【技术实现步骤摘要】
特征处理方法、特征提取方法、装置及电子设备


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及特征处理方法、特征提取方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，数据变得越来越重要，对数据的分析、挖掘和利用对各行各业均至关重要。在对数据进行分析、挖掘以及利用的过程中，往往会涉及到数据特征的提取，相关技术中，在对数据特征进行提取时，会存在丢失重要信息的情况，致使提取出数据特征的准确性较低。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本公开实施例提供了特征处理方法、特征提取方法、装置及电子设备，以解决现有技术中对数据特征进行提取时，准确性较低的技术问题。
[0004]本公开实施例的第一方面，提供了一种特征处理方法，包括：
[0005]确定第一特征图像的每个通道分别对应的影响系数；
[0006]基于影响系数，对第一特征图像的通道进行排序处理，得到按序排列的通道；
[0007]在按序排列的通道中，将排序在不同比例区间的通道进行拆分，得到至少两个通道集合，一个通道集合对应一个比例区间；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种特征处理方法，其特征在于，包括：确定第一特征图像的每个通道分别对应的影响系数；基于所述影响系数，对所述第一特征图像的通道进行排序处理，得到按序排列的通道；在所述按序排列的通道中，将排序在不同比例区间的通道进行拆分，得到至少两个通道集合，一个通道集合对应一个比例区间；对所述至少两个通道集合进行卷积处理，得到每个通道集合对应的第二特征图像；其中，所述通道集合对应的影响系数越大，对所述通道集合进行卷积处理的卷积结构的感受野越大；基于每个通道集合对应的第二特征图像，得到第三特征图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定第一特征图像的每个通道分别对应的影响系数的步骤前，所述方法还包括：获取输入的第四特征图像；对所述第四特征图像进行逐通道卷积计算和逐点卷积计算，得到所述第一特征图像；所述第一特征图像的尺寸信息和通道数量信息与所述第四特征图像的尺寸信息和通道数量信息相同。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定第一特征图像的每个通道分别对应的影响系数，包括：对所述第一特征图像进行全局池化，得到全局池化结果；将所述全局池化结果输入至少一个全连接层，得到所述第一特征图像的每个通道分别对应的影响系数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定第一特征图像的每个通道分别对应的影响系数的步骤后，所述方法还包括：基于所述第一特征图像和所述影响系数，确定第五特征图像；所述基于所述影响系数，对所述第一特征图像的通道进行排序处理，得到按序排列的通道，包括：基于所述影响系数，对所述第五特征图像的通道进行排序处理，得到按序排列的通道。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两个通道集合包括第一通道集合、第二通道集合和第三通道集合；所述第一通道集合对应的影响系数大于所述第二通道集合对应的影响系数，所述第二通道集合对应的影响系数大于所述第三通道集合对应的影响系数；所述对所述至少两个通道集合进行卷积处理，得到每个通道集合对应的第二特征图像，包括：利用第一卷积结构对所述第一通道集合进行卷积处理，得到所述第一通道集合对应的第二特征图像；利用第二卷积结构对所述第二通道集合进行卷积处理，得到所述第二通道集合对应的第二特征图像；利用第三卷积结构对所述第三通道集合进行卷积处理，得到所述第三通道集合对应的第二特征图像；所述第一卷积结构的感受野大于所述第二卷积结构的感受野，所述第二卷积结构的感受野大于所述第三卷积结构的感受野。
6.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：深圳须弥云图空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：