【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种图像处理方法、装置、电子设备和可读存储介质。
技术介绍
1、目前，随着深度学习技术的出现和发展，电子设备可以基于深度学习技术对图像进行处理，以实现目标检测等目的。
2、在相关技术进行图像处理的过程中，可以采用兴趣区域池化等方式共享计算量较大的部分，提高模型的效率。但是，相关技术中仍存在硬件资源利用不充分、存在计算冗余以及缓存不命中等问题，从而使得图像处理的性能以及效率较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备和可读存储介质，以提高图像处理的性能以及效率。
2、第一方面，提供了一种图像处理方法，所述方法包括：
3、确定目标图像对应的特征图。
4、确定所述特征图的各兴趣区域对应的区域坐标集合，所述区域坐标集合包括多个用于表征对应兴趣区域范围的坐标点。
5、遍历各所述区域坐标集合，将各所述兴趣区域中的各像素点的像素值连续存储至缓存中，使得各所述兴趣区域中的各像素点...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述兴趣区域包括至少一个子区域，区域坐标集合还包括多个用于表征子区域范围的坐标点，所述缓存中的每一列数据分别用于表征一个子区域对应的各像素值；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述兴趣区域包括至少一个子区域，区域坐标集合还包括多个用于表征子区域范围的坐标点；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定每个所述子区域中至少一个采样点的像素值包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述采样点的像素...
【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：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述兴趣区域包括至少一个子区域，区域坐标集合还包括多个用于表征子区域范围的坐标点，所述缓存中的每一列数据分别用于表征一个子区域对应的各像素值；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述兴趣区域包括至少一个子区域，区域坐标集合还包括多个用于表征子区域范围的坐标点；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定每个所述子区域中至少一个采样点的像素值包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述采样点的像素值，确定各所述子区域对应的特征值包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：王建鑫，
申请(专利权)人：广州希姆半导体科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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