【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体涉及一种图像处理方法、一种模型训练方法及相关产品。
技术介绍
1、人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳效果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器人。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理和决策的功能。
2、近年来，ai网络模型已在图像处理领域中得到了很好的应用，例如深度预测、图像分类、目标检测及人像分割等。现有ai网络模型中，通常使用卷积神经网络作为主干网络(backbone)。然而卷积神经网络具有天然的局限性，导致卷积神经网络的感受野不足，会造成大量特征的丢失，从而导致图像处理的精度较低。
技术实现思路
1、本申请实施例公开了一种图像处理方法、模型训练方法及相关产品，能解决现有ai...
【技术保护点】
1.一种图像处理模型，其特征在于，包括：局部特征网络、全局特征网络和特征处理网络，所述特征处理网络分别与所述局部特征网络和所述全局特征网络连接；其中：
2.根据权利要求1所述的图像处理模型，其特征在于，所述特征处理网络包括串行连接的融合子网络和头端header子网络，所述融合子网络还分别与所述局部特征网络和所述全局特征网络连接；其中：
3.根据权利要求2所述的图像处理模型，其特征在于，所述局部特征网络包括按序依次串行连接的第一神经网络层和m个第一残差模块，m为正整数；
4.根据权利要求3所述的图像处理模型，其特征在于，所述m个第一残...
【技术特征摘要】
1.一种图像处理模型，其特征在于，包括：局部特征网络、全局特征网络和特征处理网络，所述特征处理网络分别与所述局部特征网络和所述全局特征网络连接；其中：
2.根据权利要求1所述的图像处理模型，其特征在于，所述特征处理网络包括串行连接的融合子网络和头端header子网络，所述融合子网络还分别与所述局部特征网络和所述全局特征网络连接；其中：
3.根据权利要求2所述的图像处理模型，其特征在于，所述局部特征网络包括按序依次串行连接的第一神经网络层和m个第一残差模块，m为正整数；
4.根据权利要求3所述的图像处理模型，其特征在于，所述m个第一残差模块，用于根据所述m个第一残差模块的连接顺序依次对所述第一特征图进行特征提取，得到所述局部特征图包括：
5.根据权利要求2所述的图像处理模型，其特征在于，所述全局特征网络包括按序依次串行连接的预处理模块和n个变换器transformer；其中：
6.根据权利要求5所述的图像处理模型，其特征在于，每个所述transformer包括串行连接的注意力网络模块和解码网络模块，所述n个transformer，用于根据所述n个transformer的连接顺序依次对所述预处理数据进行特征提取，得到所述n个transformer各自输出的所述全局特征图包括：
7.根据权利要求6所述的图像处理模型，其特征在于，所述融合子网络包括串行连接的n+1个融合网络模块，前n个所述融合网络模块分别还与所述n个transformer连接，第n+1个所述融合网络模块还与所述局部特征网络连接；其中：
8.根据权利要求7所述的图像处理模型，其特征在于，每个所述融合网络模块包括按序依次串行连接的第二残差模块、第三残差模块和采样模块，所述n+1个融合网络模块，用于根据所述n+1个融合网络模块的连接顺序依次对所述n个transformer各自输出的所述全局特征图和所述局部特征图进行特征融合，得到所述融合特征图包括：
9.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述特征处理网络包括串行连接的融合子网络和头端header子网络，所述融合子网络还分别与所述局部特...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕乔，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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