图像特征处理方法、装置、电子设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114255383A(43)申请公布日2022.03.29(21)申请号202111459803.X(22)申请日2021.12.02(71)申请人中科视语（北京）科技有限公司地址102300北京市门头沟区石龙经济开发区永安路20号3号楼A-6193室(72)发明人王金桥赵朝阳李朝闻(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人乔慧(51)Int.Cl.G06V10/80(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06K9/62(2022.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图4页(54)发明名称图像特征处理方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明提供一种图像特征处理方法、装置、电子设备及存储介质。其中，图像特征处理方法包括：获取初始图像特征；对所述初始图像特征进行处理，得到第一中间图像特征集合和第二中间图像特征集合；对所述第一中间图像特征集合中的各个第一中间图像特征进行融合，得到第一融合图像特征；以及，对所述第二中间图像特征集合中的各个第二中间图像特征进行融合，得到第二融合图像特征；利用逐点卷积核对所述第一融合图像特征进行处理，得到第一频率图像特征；以及，利用混合卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率图像特征；将所述第一频率图像特征和所述第二频率图像特征进行特征融合，得到目标图像特征。采用该方法，能够提高图像特征处理效果。CN114255383ACN114255383A权利要求书1/2页1.一种图像特征处理方法，其特征在于，包括：获取初始图像特征；对所述初始图像特征进行处理，得到第一中间图像特征集合和第二中间图像特征集合；对所述第一中间图像特征集合中的各个第一中间图像特征进行融合，得到第一融合图像特征；以及，对所述第二中间图像特征集合中的各个第二中间图像特征进行融合，得到第二融合图像特征；利用逐点卷积核对所述第一融合图像特征进行处理，得到第一频率图像特征；以及，利用混合卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率图像特征；将所述第一频率图像特征和所述第二频率图像特征进行特征融合，得到目标图像特征。2.根据权利要求1所述的图像特征处理方法，其特征在于，所述混合卷积核包括所述逐点卷积核和多尺度卷积核，所述利用混合卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率图像特征包括：利用所述逐点卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第一频率子图像特征；利用所述多尺度卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率子图像特征；基于所述第一频率子图像特征和所述第二频率子图像特征，得到所述第二频率图像特征。3.根据权利要求2所述的图像特征处理方法，其特征在于，所述基于所述第一频率子图像特征和所述第二频率子图像特征，得到所述第二频率图像特征包括：将所述第一频率子图像特征和所述第二频率子图像特征进行特征差值处理，得到差值图像特征；根据嵌入对象，对所述差值图像特征进行采样调整，得到所述第二频率图像特征；其中，所述嵌入对象为对所述差值图像特征进行训练的模型或者网络。4.根据权利要求2所述的图像特征处理方法，其特征在于，所述多尺度卷积核的得到过程包括：获取参考卷积核；利用多尺度卷积系数，对所述参考卷积核进行调整，得到所述多尺度卷积核。5.根据权利要求4所述的图像特征处理方法，其特征在于，所述利用所述多尺度卷积核对所述第二融合图像特征进行处理，得到第二频率子图像特征包括：利用所述多尺度卷积核中候选尺度卷积核，对所述第二融合图像特征进行处理，得到中间频率子图像特征；将各个所述候选尺度卷积核对应的所述中间频率子图像特征进行拼接，得到所述第二频率子图像特征。6.根据权利要求2至5任一项所述的图像特征处理方法，其特征在于，所述对所述初始图像特征进行处理，得到第一中间图像特征集合和第二中间图像特征集合包括：基于第一自适应系数，对所述初始图像特征进行处理，得到第一处理图像特征；根据划分层数，对所述第一处理图像特征进行划分，得到所述第一中间图像特征集合；2CN114255383A权利要求书2/2页以及，基于第二自适应系数，对所述初始图像特征进行处理，得到第二处理图像特征；根据所述划分层数，对所述第二处理图像特征进行划分，得到所述第二中间图像特征集合；其中，所述第一自适应系数不同于所述第二自适应系数。7.一种图像特征处理装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取初始图像特征；第二获取模块，用于对所述初始图像特征进行处理，得到第一中间图像特征集合和第二中间图像特征集合；第三获取模块，用于对所述第一中间图像特征集合中的各个第一中间图像特征进行融合，得到第一融合图像特征