【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，具体涉及一种图像处理方法以及相关设备，相关设备可以包括图像处理装置、电子设备、计算机程序产品和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、近年来，随着互联网技术的飞速发展，网络上出现了海量的图像内容。对于这些图像内容，往往需要进行识别或审核等处理。当前的图像处理方式往往采用图像识别模型对图像进行识别，并基于识别结果进行审核处理。
2、在对当前技术的研究和实践过程中，本申请的专利技术人发现在图像识别过程中，模型对于图像上下文信息的理解仍有局限性，难以捕捉到图像中隐晦、象征意义的内容，使得识别和审核结果不准确，导致图像处理的准确性较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种图像处理方法以及相关设备，相关设备可以包括图像处理装置、电子设备、计算机程序产品和计算机可读存储介质，可以提高图像处理的准确性。
2、一种图像处理方法，包括：
3、获取至少一张待处理图像，并对所述待处理图像进行实例分割，得到所述待处理图像对应的至少一张待识别区域图像；
...【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述在所述初始图像特征中提取出上下文特征，包括：
3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述目标初始图像特征，在所述相邻初始图像特征中提取出上下文特征，以得到每一初始图像特征的上下文特征，包括：
4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述采用所述上下文提取网络对所述目标初始图像特征进行特征变换，以得到所述相邻初始图像特征的第一初始上下文特征，包括：
5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述在所述初始图像特征中提取出上下文特征，包括：
3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述目标初始图像特征，在所述相邻初始图像特征中提取出上下文特征，以得到每一初始图像特征的上下文特征，包括：
4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述采用所述上下文提取网络对所述目标初始图像特征进行特征变换，以得到所述相邻初始图像特征的第一初始上下文特征，包括：
5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述压缩后图像特征进行至少一次特征变换，得到变换后压缩图像特征，包括：
6.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述在所述融合后图像特征中提取出所述相邻初始图像特征的上下文特征，以得到每一初始图像特征的上下文特征，包括：
7.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述采用图像识别模型中的上下文提取网络对所述目标初始图像特征进行特征变换，以得到所述相邻初始图像特征的第一初始上下文特征之前，还包括：
8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其特征在于，所述采用所述预设图像识别模型的预设上下文提取网络在所述样本图像特征中提取出所述图像样本的全局上下文特征，包括：
9.根据权利要求7所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述图像嵌入特征和全局上下文特征，对所述预设图像识别模型进行收敛，得到图像识别模型，包括：
10.根据权利要求9所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于所述全局上下文特征，对所述图像嵌入特征进行注意力...
【专利技术属性】
技术研发人员：龚圆，
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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