【技术实现步骤摘要】
视差图的处理方法和装置、存储介质及电子设备
[0001]本申请涉及计算机领域，具体而言，涉及一种视差图的处理方法和装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]目前，在生成视差图的处理过程中，只能实现数据级并行处理，例如，采用两层for结构进行算子计算，该过程中硬件计算单元只能按照索引数据的尺寸批量处理每列数据，而对于不同行的数据只能够通过硬件计算单元逐行遍历实现，因此，造成硬件计算单元的处理效率较低，导致视差图生成过程耗时较长。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种视差图的处理方法和装置、存储介质及电子设备，以至少解决视差图的处理过程耗时较长，导致视差图的处理效率较低的技术问题。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种视差图的处理方法，包括：获取由目标设备采集的初始图像数据，其中，所述目标设备部署有图形处理器，所述图形处理器部署有目标神经网络模型；将所述初始图像数据输入所述目标神经网络模型，得到目标视差图，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视差图的处理方法，其特征在于，包括：获取由目标设备采集的初始图像数据，其中，所述目标设备部署有图形处理器，所述图形处理器部署有目标神经网络模型；将所述初始图像数据输入所述目标神经网络模型，得到目标视差图，其中，所述目标神经网络模型包括目标计算层，所述目标计算层通过调用内核函数完成目标计算指令，所述图形处理器设置有多个硬件计算单元，所述硬件计算单元用于并行执行所述目标计算指令，所述目标计算指令用于根据预设索引数据从目标输入数据中检索出目标数据，并将所述目标数据存储为目标输出数据；根据所述目标视差图确定目标安全区域，其中，所述目标安全区域表示使用所述目标设备的虚拟安全区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述初始图像数据输入所述目标神经网络模型，得到目标视差图，包括：获取所述预设索引数据，其中，所述预设索引数据包括序列标识和索引标识，其中，所述序列标识和所述索引标识一一对应；对所述初始图像数据执行预处理操作，得到所述目标输入数据，其中，所述目标输入数据包括所述索引标识和特征值，所述索引标识和所述特征值一一对应；响应于所述目标计算指令，从所述目标输入数据中确定与所述索引标识对应的特征值，并将所述特征值与所述序列标识匹配，存储为所述目标输出数据，其中，所述目标输出数据包括所述序列标识和所述特征值一一对应；根据所述目标输出数据确定所述目标视差图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述响应于所述目标计算指令，从所述目标输入数据中确定与所述索引标识对应的特征值，并将所述特征值与所述序列标识匹配，存储为所述目标输出数据，包括：将所述多个硬件计算单元划分为多个工作组，其中，每个工作组划分的所述硬件计算单元的数量相同；将所述多个工作组分别划分为相同数目的多个工作项，其中，一个工作项与一个硬件计算单元对应；响应于所述目标计算指令，通过所述多个工作项分别调用所述内核函数根据所述预设索引数据从所述目标输入数据中检索出目标数据，并将所述目标数据存储为目标输出数据，其中，所述多个工作项用于调用相同的所述内核函数完成所述目标计算指令。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述多个工作组分别划分为相同数目的工作项，包括：确定所述预设索引数据的行数和列数的乘积；将所述多个工作项的数目取值确定为所述乘积的取值，其中，每个工作项被设置为并行调用所述内核函数从所述目标输入数据中检索出一个数据元素，并将一个所述数据元素存储为所述目标输出数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述目标神经网络模型的计算流程执行至所述目标计算层的情况下，检验目标参数，其中，所述目标参数用于确定所述内核函数关联的目标程序对象是否已被创建；
在所述目标参数指示未创建所述目标程序对象的情况下，创建并编译所述目标程序对象；在所述目标程序对象已创建的情况下，创建并编译与所述目标程序对象关联的目标内核对象，其中，所述目标内核对象用于加载所述目标计算指令所需调用的内核函数；在所述目标内核对象已创...
【专利技术属性】
技术研发人员：林灵锋，
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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