[发明专利]一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

提取目标图像中的图像特征；

在卷积核的通道维度上以及长和宽的维度上，将卷积核划分为多个子卷积核；

利用所述多个子卷积核并行地分别对所述图像特征进行卷积处理，得到多个子卷积特征；

将所述多个子卷积特征进行特征融合处理，得到卷积特征，所述卷积特征用于表征对所述图像特征的提取结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述多个子卷积核并行地分别对所述图像特征进行卷积处理，得到多个子卷积特征，包括：

确定各子卷积核在存储空间中的索引位置；

根据所述索引位置，读取各子卷积核中的数据，并行地将读取到的各数据与所述图像特征进行卷积处理，得到多个子卷积特征。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述将卷积核划分为多个子卷积核后，所述方法还包括：

根据所述图像特征和各子卷积核确定用于进行矩阵乘运算的第一矩阵和第二矩阵，所述第一矩阵和第二矩阵的通道K维度的尺寸为所述图像特征的通道数乘以所述子卷积核的数量；

在所述K维度上，将所述第一矩阵和第二矩阵划分为多个特征块。

4.根据权利要求1-3任一所述方法，其特征在于，所述利用所述多个子卷积核并行地分别对所述图像特征进行卷积处理，得到多个子卷积特征，包括：

在图形处理器的多个线程块内并行地进行矩阵乘处理，得到第一处理结果，其中，每个所述线程块内进行至少一个矩阵乘处理；

所述将所述多个子卷积特征进行特征融合处理，得到卷积特征，包括：

在所述图形处理器的共享内存中，将单个所述线程块内的各矩阵乘处理得到的第一处理结果进行特征融合，得到各线程块内的第二处理结果，并将所述第二处理结果写入全局存储空间中；

将所述全局存储空间中的各第二处理结果进行特征融合，得到卷积特征。

5.根据权利要求1-4任一所述方法，其特征在于，在所述提取目标图像中的图像特征后，所述方法还包括：

确定单个线程束Warp中能够处理的特征块的多种第一尺寸，并基于所述第一尺寸生成用于进行特征块划分的图形处理器核函数；其中，所述第一尺寸的最大值根据寄存器容量确定，所述第一尺寸的最小值为矩阵乘加运算指令计算的最小矩阵单元的尺寸，所述多种第一尺寸的值为所述最小值的倍数。

6.根据权利要求1-5任一所述方法，其特征在于，在所述提取目标图像中的图像特征后，所述方法还包括：

确定单个线程块TB中能够处理的特征块的多种第二尺寸，并基于所述第二尺寸生成用于进行特征块划分的图形处理器核函数；其中，所述第二尺寸的最小值为单个线程束Warp能够处理的特征块的第一尺寸，所述第二尺寸为所述第一尺寸的倍数，所述第二尺寸的最大值根据共享内存的容量和TB内线程数上限确定。

7.根据权利要求1-6任一所述方法，其特征在于，在所述提取目标图像中的图像特征后，所述方法还包括：

确定单个线程块中的特征块在通道K维度上划分的分组的第三尺寸，以及所述分组的数量；

基于所述分组的数量确定要进行融合处理的第一处理结果的数量；

基于所述第三尺寸和所述第一处理结果的数量生成图形处理器核函数，所述图形处理器核函数还用于对单个线程块中的各分组的各第一处理结果进行融合处理。

8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

提取单元，用于提取目标图像中的图像特征；

划分单元，用于在卷积核的通道维度上以及长和宽的维度上，将卷积核划分为多个子卷积核；

处理单元，用于利用所述多个子卷积核并行地分别对所述图像特征进行卷积处理，得到多个子卷积特征；

融合单元，用于将所述多个子卷积特征进行特征融合处理，得到卷积特征，所述卷积特征用于表征对所述图像特征的提取结果。