【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，具体涉及一种图像特征提取方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在车辆自动驾驶过程中，对交通标志的检测是重要的感知任务，且一般是通过神经网络模型实现。
2、在利用神经网络模型进行交通标志检测的过程中，对图像进行特征提取的环节很大程度上影响了最终检测结果的准确性。因此，亟需一种对图像特征进行提取的方案，以满足在复杂交通环境下对交通标志的检测。
技术实现思路
1、为满足在复杂交通环境下对交通标志的检测，本申请提供一种图像特征提取方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
2、第一方面，本申请实施例提供一种图像特征提取方法，所述图像特征提取方法包括：
3、对原始图像进行预处理，得到输入特征图，所述输入特征图的通道数为偶数；
4、在通道维度上对输入特征图进行等分，得到第一输入子特征图以及第二输入子特征图；
5、利用第一标准卷积层对第一输入子特征图进行处理得到第一偏移量，利用第一可变形卷积层基于所述第一偏移量对...
【技术保护点】
1.一种图像特征提取方法，其特征在于，所述图像特征提取方法包括：
2.如权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述对原始图像进行预处理，得到输入特征图的步骤包括：
3.如权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，第一标准卷积层以及第二标准卷积层的卷积核大小为1、步长为1。
4.如权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述基于第一输出子特征图以及第二输出子特征图得到输出特征图的步骤包括：
5.如权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，在所述基于第一输出子特征图以及第二输出子特征图得到输出特征图的步
【技术特征摘要】
1.一种图像特征提取方法，其特征在于，所述图像特征提取方法包括：
2.如权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述对原始图像进行预处理，得到输入特征图的步骤包括：
3.如权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，第一标准卷积层以及第二标准卷积层的卷积核大小为1、步长为1。
4.如权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，所述基于第一输出子特征图以及第二输出子特征图得到输出特征图的步骤包括：
5.如权利要求1所述的图像特征提取方法，其特征在于，在所述基于第一输出子特征图以及第二输出子特征图得到输出特征图的步骤之后，还包括：
6.一种图像特征提取装置，其特征在于，所述图像特...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭启翔，高宠智，陈晖，何薇，胡博伦，晏萌，李嫩，屈紫君，欧阳辰宇，于子康，赵金波，韩兴隆，代怡鹏，
申请(专利权)人：东风汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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