【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及图像处理，特别涉及图像处理方法和门禁控制方法。本说明书同时涉及图像处理装置和门禁控制装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品。
技术介绍
1、随着深度学习在各行各业的广泛应用，尤其是生成式ai(artificialintelligence，人工智能)技术的发展使得图像生成的质量也实现了质的提高，但其理论模型的推理复杂度和所需处理的数据规模也均在增长。在这一背景下，为了满足使用模型对图像进行处理的准确性和实时性要求，在目前的实际应用中，大多数通过模型蒸馏、模型剪枝等方式改变模型结构，或通过调整硬件设备和运行模型的部署平台等方式来达到上述目的，由于改变模型结构可能导致图像处理结果发生改变，因此，经改变模型结构的模型所输出的图像处理结果并不能保证准确性，又由于模型的实际项目运行环境较为复杂，硬件设备和部署平台难以调整至较优的状态，也无法保证图像处理结果的准确性。因此，亟需一种方法来解决上述图像处理效率低和图像处理结果的准确性难以得到保证的技术问题。
技术实现思路
<...【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各网络层组的计算资源参数，在各网络层组中确定至少一个待融合网络层组，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，待融合网络层组包括第一卷积层和第一归一化层；
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，融合所述第一卷积层和所述第一归一化层，生成第一融合卷积层，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一卷积参数包括第一卷积权重参数和第一卷积偏置参数，所述第...
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各网络层组的计算资源参数，在各网络层组中确定至少一个待融合网络层组，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，待融合网络层组包括第一卷积层和第一归一化层；
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，融合所述第一卷积层和所述第一归一化层，生成第一融合卷积层，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一卷积参数包括第一卷积权重参数和第一卷积偏置参数，所述第一归一化参数包括第一归一化权重参数和第一归一化偏置参数；
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，待融合网络层组包括第二卷积层和第二归一化层；
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，融合所述第二卷积层和所述第二归一化层，生成第二融合卷积层，包括：
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，将所述第二卷积层转换为待融合卷积层，包括：
10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，融合所述待融合卷积层和所述第二归一化层，生成第二融合卷积层，包括：
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述待融合卷积参数包括待融合卷积权重参数和待融合卷积偏置参数，所述第二归一化参数包括第二归一化权重参数和第二归一化偏置参数；
...【专利技术属性】
技术研发人员：刘奇，吴正中，张辉，方政委，韩广潮，王晓东，邓能文，
申请(专利权)人：北京城建智控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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